CLASSIFICATION METHOD, CLASSIFICATION DEVICE, AND CLASSIFICATION SYSTEM

This classification method includes: calculating a plurality of calculation data for reference from a plurality of data that belong to a second classification, using a machine learning model having been trained by training data that includes a plurality of data that belong to a first classification; calculating calculation data for classification from one acquired pierce of data, using the machine learning model; comparing data that is based on the plurality of calculation data for reference with the calculation data for classification; and classifying whether the one acquired piece of data belongs to the second classification. The plurality of data belonging to the first classification, the plurality of data belonging to the second classification, and the one acquired piece of data have a statistical bias, and the second classification is different from a classification to which data included in the training data belongs. La présente invention porte sur un procédé de classification qui consiste à : calculer une pluralité de données de calcul pour référence à partir d'une pluralité de données qui appartiennent à une seconde classification, à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique ayant été entraîné par des données d'entraînement qui comprennent une pluralité de données qui appartiennent à une première classification; calculer des données de calcul pour classification à partir d'un élément de données acquis, à l'aide du modèle d'apprentissage automatique; comparer des données qui sont basées sur la pluralité de données de calcul pour référence avec les données de calcul pour classification; et classifier si l'élément de données acquis appartient à la seconde classification ou non. La pluralité de données appartenant à la première classification, la pluralité de données appartenant à la seconde classification et l'élément de données acquis ont un biais statistique, et la seconde classification est différente d'une classification à laquelle appartiennent les données comprises dans les données d'entraînement. 分類方法は、第一の分類に属する複数のデータを含む学習データを学習した機械学習モデルを用いて、第二の分類に属する複数のデータから複数の参照用算出データを算出し、前記機械学習モデルを用いて、一つの取得データから分類用算出データを算出し、前記複数の参照用算出データに基づくデータと前記分類用算出データとを比較し、前記一つの取得データが前記第二の分類に属するか分類することを含み、前記第一の分類に属する複数のデータ、前記第二の分類に属する複数のデータ及び前記一つの取得データは、統計的な偏りを持つデータであり、前記第二の分類は、前記学習データに含まれるデータの属する分類とは異なる分類である。