ネットワーク帯域推定の運用性向上を実現する機械学習モデル管理技術|NTTアクセスサービスシステム研究所
ネットワーク帯域推定の運用性向上を実現する機械学習モデル管理技術|NTTアクセスサービスシステム研究所 ネットワーク帯域推定の運用性向上を実現する機械学習モデル管理技術 広域イーサネット技術
https://www.rd.ntt/as/history/network/ne0013.html
機械学習による心肺機能検査数値の推定|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
機械学習による心肺機能検査数値の推定|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website NTT R&D Website NTTコミュニケーション科学基礎研究所 各部の紹介
https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/biomedical_informatics/research_biomedical_informatics7.html
機械学習を利用した無線LANチャネル情報に基づく物体検出技術|NTTアクセスサ-ビスシステム研究所
機械学習を利用した無線LANチャネル情報に基づく物体検出技術|NTTアクセスサ-ビスシステム研究所 機械学習を利用した無線LANチャネル情報に基づく物体検出技術 ワイヤレスアクセス技術 > 機械
https://www.rd.ntt/as/history/wireless/wi0517.html
上田特別研究室|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
研究室 上田特別研究室 室長, フェロー 上田 修功 様々な科学分野、産業界、実社会で生み出されているビッグデータの利活用に基づく革新的人工知能サービス創生のための機械学習の新原理、および、革新技術
https://www.rd.ntt/cs/team_project/uebetsu/
統計的機械学習|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
統計的機械学習|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website NTT R&D Website NTTコミュニケーション科学基礎研究所 各部の紹介 協創情報研究部 知能創発
https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/ls/research_innovative02.html
観測データから物理現象を再現する機械学習技術─データ駆動型アプローチに基づく物理シミュレーション | NTT R&D Website
観測データから物理現象を再現する機械学習技術─データ駆動型アプローチに基づく物理シミュレーション | NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ&アクティビティ 観測
https://www.rd.ntt/research/JN202308_22753.html
機械学習の応用研究|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
機械学習の応用研究|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website NTT R&D Website NTTコミュニケーション科学基礎研究所 各部の紹介 上田特別研究室 機械
https://www.rd.ntt/cs/team_project/uebetsu/research_applied.html
新たな機械学習モデルによるネットワーク帯域推定技術|NTTアクセスサービスシステム研究所
新たな機械学習モデルによるネットワーク帯域推定技術|NTTアクセスサービスシステム研究所 新たな機械学習モデルによるネットワーク帯域推定技術 広域イーサネット技術 > 新たな機械学習モデ
https://www.rd.ntt/as/history/network/ne0012.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018
ム / プログラム / 研究展示 データと学習の科学 研究展示 6 光で機械学習をスピードアップ ~光リザーバーコンピューティングによる高速機械学習~ どんな研究 光演算で機械学習を加速します。莫大な数の行列
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/6/
ne0012.pdf
処理へ組み込むことにより、精度を高めることを目指しました。また、増大する情報を効果的に計算するた め、帯域予測に最適化した機械学習モデル(SVAE:Supervised variational
https://www.rd.ntt/as/history/pdf/network/ne0012.pdf
wi0517.pdf
される無線 LAN のデバイスの一部を再利用 することが可能となるため、導入コストの削減や秘匿性の確保につながります。 図 1 無線センシング技術の特徴 2. 機械学習を利用した無線 LAN チャネル情報
https://www.rd.ntt/as/history/pdf/wireless/wi0517.pdf
芝原 俊樹|NTT社会情報研究所|NTT R&D Website
ュリティプリンシパル芝原 俊樹 悪性サイトの構造や悪性通信の時系列の特徴を機械学習で検知するサイバー攻撃対策の研究を行っている。近年は、機械学習システムの安全性、特に深層学習に対する攻撃や差分プライバシーによるプライバシー
https://www.rd.ntt/sil/overview/evangelist/toshiki_shibahara.html
光技術で未来を変える「オンチップ光ニューラルネットワークによる機械学習」 | NTT R&D Website
光技術で未来を変える「オンチップ光ニューラルネットワークによる機械学習」 | NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ&アクティビティ 光技術で未来を変える「オン
https://www.rd.ntt/research/JN202406_26663.html
posterB.pdf
機械学習・データ科学センタ(MLC:Machine Learning・Data Science Center) 各種センサ情報 データの背後に 潜む潜在情報を 膨大かつ多様な 情報から学習 背景
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/bigdata1/posterB.pdf
少数の学習データで高い精度を達成する「メタ学習」 | NTT R&D Website
む思いを伺いました。 岩田 具治 上席特別研究員 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 目次 「学習の仕方を学習する」メタ学習で、機械学習の適用領域を拡大する 現在、手掛けていらっしゃる研究について教え
https://www.rd.ntt/research/JN202404_25752.html
スライド 1
スライド 1 どんな研究 担当者 関連文献 どこが凄い めざす未来 Copyright (C) 2018 NTT corp. All Rights Reserved. 光演算で機械学習を加速
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/6/poster6.pdf
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2020
タと学習の科学 01 WWW上のみんな、オラに力を分けてくれ! WWW上のリソースを活用した機械学習用データ作成手法 どんな研究 WWW上の多種多様、大量のデータに、WWW利用者の力を借りて機械学習用の正解
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition1/
岩田 具治 | NTT R&D Website
情報へ ▶ インタビュー記事へ 不完全データのための機械学習 十分な質の良いデータがない場合でも高い性能を達成する機械学習技術を構築し、多様な実世界問題での価値創出をめざします。 目次 著書 トピ
https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_032.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2010
処理課題に対するシステムを,機械学習技術を用いて自動で構築したとします.システム稼動時に入力される新しいデータに対する予測性能の良し悪しを決める要因は何でしょうか?もちろん,用いた機械学習技術自体の性能
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2010/talk/research4/
スライド 1
に明るくない方に 対してインパクトがある • 多次元化 – グラフデータに対して直接にSVMなどの機械学習手法を 適用することは困難 – 機械学習手法を適用するためにグラフデータを多次元化 することが必要
https://www.rd.ntt/_assets/pdf/sic/event/2018/1/09_panel_fujiwara.pdf
スライド 1
に複雑で す。そして、耳や脳は膨大な数の神 経細胞からなるネットワークで音の 情報を処理しています。私たちは、 現代の「人工知能」を構成する機械 学習技術の力を借りて、これまでに ない形で、耳と脳と音
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/24/poster24.pdf
熊谷 充敏 | NTT R&D Website
研究員情報へ コンピュータ&データサイエンス研究所本研究所/センタ/部門の他研究員情報へ 多様なデータからの知識転移を可能とする機械学習 十分な質・量のデータが得られない問題であっても、多種多様な異な
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_056.html
機械学習を用いた任意背景リアルタイム被写体抽出技術|NTT R&D WebSite
機械学習を用いた任意背景リアルタイム被写体抽出技術|NTT R&D WebSite NTT R&D WebSite リサーチ&アクティビティ 機械学習を用いた任意背景リアルタイム被写体抽出技術
https://www.rd.ntt/research/JN20181016_h.html
a_01.pdf
and information on the WWW WWW上のリソースを活用した機械学習用データ作成手法 WWW上の多種多様、大量のデータに、WWW利用者の力を借りて機械学習用の正解ラベルを付与
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/a_01.pdf
データが分散蓄積される時代にも機械学習モデルを最適化。「非同期分散型の深層学習技術」の研究|NTT R&D Website
データが分散蓄積される時代にも機械学習モデルを最適化。「非同期分散型の深層学習技術」の研究|NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ&アクティビティ データが分散
https://www.rd.ntt/research/RDNTT20210501.html
機械学習の基礎研究|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
機械学習の基礎研究|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website NTT R&D Website NTTコミュニケーション科学基礎研究所 各部の紹介 上田特別研究室 機械
https://www.rd.ntt/cs/team_project/uebetsu/research_basic.html
データ分析 自動化技術『RakuDA』チーム|NTTソフトウェアイノベーションセンタ|NTT R&D Website
エンティストの試行錯誤を 自動化する機械学習フレームワーク『RakuDA』を開発。 ―SICにおける第二推進プロジェクトの研究領域について教えてください。 境:第二推進プロジェクトの研究領域は、深層学習や機械学習
https://www.rd.ntt/cct/team_researchers/team/29.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2013 ビッグデータチャレンジ ~NTT研究所でのビッグデータ解析の取り組み~
に大きな影響を及ぼし得るという意味も“ビッグデータ”という言葉に込められています. NTT研究所では,ビッグデータ解析のための,機械学習・データ科学センタ(研究所間連携組織)を創設し,機械学習技術
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/bigdata1/
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015
ム / プログラム / 講演 6/4(木)15:30~16:10 “いつ”、“どこで”、“何が”、“どれくらい”? ~IoTビッグデータのための時空間多次元集合データ分析~ 上田 修功(機械学習・データ科学セン
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/talk/research1/
藤原 靖宏 | NTT R&D Website
研究員藤原 靖宏 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 特別研究員他特別研究員の情報へ AI本技術分野の他研究員情報へ コミュニケーション科学基礎研究所本研究所/センタ/部門の他研究員情報へ 機械学習
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_052.html
MEMS集積化に向けた新しいカオス信号生成手法の実証に成功|NTT物性科学基礎研究所 | NTT R&D Website
MEMS集積化に向けた新しいカオス信号生成手法の実証に成功 2020/10/24 MEMS集積化に向けた新しいカオス信号生成手法の実証に成功 ~機械学習などの信号処理技術への応用に期待~ 日本電信電話株式
https://www.rd.ntt/brl/latesttopics/2020/10/latest_topics_202010241306.html
環境センシング|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
されるようになると、次にどのようにしてこれらのデータにラベルデータを付与して、機械学習用のデータとして使えるようにするか、という課題も生まれてきます。そこで、WWW上のリソースを活用することで、機械学習用のデータを作成
https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/ls/research_innovative01.html
環境センシング|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
されるようになると、次にどのようにしてこれらのデータにラベルデータを付与して、機械学習用のデータとして使えるようにするか、という課題も生まれてきます。そこで、WWW上のリソースを活用することで、機械学習用のデータを作成
https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/ir/research_innovative01.html
金 秀明 | NTT R&D Website
タ/部門の他研究員情報へ 統計的機械学習に基づく実世界現象の予測と制御 実世界における多様な現象が「いつ・どこで」発生するかを高精度に予測し、さらにそれらを望ましい状態へと導くための機械学習技術の確立を目指
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_107.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2020
タと学習の科学 05 低い誤検知率で異常を検知 部分AUC最大化のための半教師あり学習 どんな研究 機械学習における二値分類問題において、ラベルなしデータを活用することによって、部分AUC(偽陽性率が特定
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition5/
特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術
は無視できません。こ の展示では、統計的機械学習技術 により、データに潜むパターンや 関係性の中心となるコミュニティ など、少数の特別な要素の関係と してデータを構造化・説明する技 術を紹介します。 事前
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_5.pdf
Microsoft PowerPoint - 35.Shoji_jp.pptx
.ntt.co.jp) 岡 宗一(oka.souichi@lab.ntt.co.jp) 電柱 マンホール とう道 多種多様なセンサ情報と機械学習を組み合わせて、インフラ設備の点検を効率化するIoTサー
https://www.rd.ntt/brl/event/sp2016/poster/files/n35.pdf
a_05.pdf
partial AUC 部分AUC最大化のための半教師あり学習 機械学習における二値分類問題において、ラベルなしデータを活用することによって、部分AUC(偽陽 性率が特定の範囲での真陽性率)を高める分類器の学習
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/a_05.pdf
主要な研究トピック|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
メディア探索の研究 音響信号モデルの研究 超高精細色情報処理の研究 コンピュータの耳を創る 雑音・残響の中で人の声を聞き取る 量子情報科学 フォーマルメソッドによるセキュリティ検証手法 データと機械学習
https://www.rd.ntt/cs/research_topic/
[基礎数学セミナー] 「Introduction to operator algebras」開催のお知らせ | NTT R&D Website
もと量子力学の数学的枠組みの構築のために1930年後半ごろ発明された分野ですが、その後様々な分野と相互作用しながら発展してきました。また、近年では機械学習の理論にも作用素環論が応用されています。本講演
https://www.rd.ntt/ifm/topics/lecture-20231127.html
迫り来る大規模データ時代に必要な「高速かつ正確なデータ分析基盤」 | NTT R&D Website
研究員から、研究の軸として変化しない部分と、柔軟に外部環境を研究して取り組む部分についてお話を伺いました。 藤原靖宏 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 特別研究員 目次 データベース×機械学習
https://www.rd.ntt/research/JN202410_29841.html
Pythonとは?特徴や世の中における活用事例、学習方法について解説 | 地球の未来を宇宙から考えるメディア Beyond Our Planet
、事務作業の自動化、その他さまざまな趣味における活用事例について取り上げます。 2-1. AI、機械学習 「AI」は日本語で人工知能と訳され、人間の脳のような思考や検討ができる技術をさします。しかし、現
https://www.rd.ntt/se/media/article/0074.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018
ム / プログラム / 研究展示 人間の科学 研究展示 24 人工知能で人の聴こえの仕組みを理解する ~機械学習モデルによる聴覚神経機構の分析~ どんな研究 我々が日常出会う音は非常に複雑です。そして、耳や脳
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/24/
“いつ”、“どこで”、“何が”、“どれくらい”?~IoTビッグデータのための時空間多次元集合データ分析~|NTT R&D Website
タのための時空間多次元集合データ分析~NTT機械学習・データ科学センタ NTT科学基礎研究所オープンハウス2015より 概要 センサの信頼性、耐久性、給電技術の向上などに後押しされ、社会インフラ、医療、ヘル
https://www.rd.ntt/research/KLC20210401.html
既設管路の被災予測技術|NTT R&D Website
になります。さらに、発災後の緊急点検の効率化、早期復旧も可能になります。本技術では、設備、設置環境、および地震の情報と機械学習によって被災予測モデルを構築しました。このモデルにより⼤地震での管路の被災を1条単位で予測可能
https://www.rd.ntt/research/AS0059.html
in0312.pdf
に適用した場合に精度が低下 するという課題がありました。これらの課題を解決するため、過去の大地震の際の管路の緊急点検結果(被 災有・無)、管路の情報、地震の情報、設置場所の情報と機械学習の手法を用いて管路
https://www.rd.ntt/as/history/pdf/infra/in0312.pdf
多様な知と技術が彩るだれもがどこでも輝ける未来 | NTT R&D Website
人工知能 脳科学 観測データから物理現象を再現する機械学習技術─データ駆動型アプローチに基づく物理シミュレーション これまでの歴史で培われてきた物理学の知識を活用することで、観測データから物理現象を正確
https://www.rd.ntt/research/JN202308_22786.html
複数無線アクセス最適利用のための品質予測技術|NTT R&D Website
品質予測技術 Cradioの無線制御技術の1つとして、近年無線通信への適用が活発に研究されている機械学習技術(2)を活用して無線品質の変化をプロアクティブに予測する無線品質予測技術に取り
https://www.rd.ntt/research/JN20200411_h.html
広域イーサネット技術|NTTアクセスサービスシステム研究所
しました。 (8) 新たな機械学習モデルによるネットワーク帯域推定技術 通信ネットワークに対する高い品質・信頼性が求められる法人ネットワーク向けに、新たに提案する機械学習モデルの活用によって、高い通信品質と経済的
https://www.rd.ntt/as/history/network/
ナノメカニカル振動子による新しいカオス信号生成手法|NTT R&D Website
ました。しかし、カオスの複雑さをむしろ積極的に利用し、情報の暗号化を行う秘匿通信や、カオスが生成される直前の「カオスの縁」状態を用いた高効率の機械学習*1など、カオスを技術応用しようという試みが現在進められています(2
https://www.rd.ntt/research/JN202202_17208.html
丹羽 健太 | NTT R&D Website
所本研究所/センタ/部門の他研究員情報へ コミュニケーション科学基礎研究所本研究所/センタ/部門の他研究員情報へ 非同期分散型の機械学習・推論 効率的な機械学習・推論をするためのアルゴリズムについて研究
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_061.html
poster.pdf
,” 情報論的機械学習ワークショップ, 2015. [2] M. Nakano, K. Ishiguro, A. Kimura, T. Yamada, N. Ueda, “Rectangular tiling
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/3/poster.pdf
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2014 ネットワークデータ分析による保守運用高度化 ~機械学習技術によるネットワーク内部潜在状態の推定~
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2014 ネットワークデータ分析による保守運用高度化 ~機械学習技術によるネットワーク内部潜在状態の推定~ 日本語 English ホー
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2014/exhibition/5/
複数無線アクセス最適利用のための品質予測技術|NTT R&D Website
た農業IoTや工場IoTにおいて、流動的な無線アクセス品質の変化を機械学習を活用して予測する技術により、品質が劣化する前に事前に安定が見込まれる回線への切り替えを実現できます。また、予測値に応じた映像伝送
https://www.rd.ntt/research/AS0090.html
b_4_2.pdf
1000問の質問応答事例から 機械学習により採点関数を作成 あなたの「知りたい!」を助けます 「なぜ」に答える質問応答システム NAZEQA -原因表現の自動獲得と機械学習に基づく理由検索
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/b4/doc/b_4_2.pdf
c_1_4.pdf
タを生み出す隠れた原理を発見する NTT あとで読む 研究 機械学習 これはすごい 内 容 タ グ ソ ー シ ャ ル ブ ッ ク マ ー ク サ イ ト の デ ー タ 内 容 タ グ 写 真 共 有 サ
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/c1/doc/c_1_4.pdf
b_4_1.pdf
あなたの「知りたい!」を助けます 言葉の意味を読み取る -述語項構造解析- • 文章を意味レベルで解析し,本質的に 「何がどうした」のかを自動的に読み取り ます. • 統計的機械学習技術を用い
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/b4/doc/b_4_1.pdf
poster_6.pdf
effect on financial markets . 高 ト ために大量に 自然言語解析器 統計的機械学習 Economic news had little effect on financial
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2011/exhibition/6/poster_6.pdf
「なぜ」に答える質問応答システム NAZEQA ―原因表現の自動獲得と機械学習に基づく理由検索―
「なぜ」に答える質問応答システム NAZEQA ―原因表現の自動獲得と機械学習に基づく理由検索―
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/b4/flash/B-4-2.html
データに隠れた関係性を賢く抜き出します~無限バイクラスタリングによる特徴的部分行列の抽出~|NTT R&D Website
~NTT機械学習・データ科学センタ NTTコミュニケーション科学基礎研究所オープンハウス2016より どんな研究 行列の形式で与えられた関係データの中から、周りと大きく違う値をもつ部分(バイクラス
https://www.rd.ntt/research/KLC20210402.html
集団最適なナビをリアルタイムに実現~ベイズ的最適化に基づく効率的な誘導計画探索~|NTT R&D Website
ルタイムに実現~ベイズ的最適化に基づく効率的な誘導計画探索~ 更新日:2021/04/01 集団最適なナビをリアルタイムに実現 ~ベイズ的最適化に基づく効率的な誘導計画探索~NTT機械学習・データ科学セン
https://www.rd.ntt/research/KLC20210404.html
既設管路の被災予測技術|NTTアクセスサ-ビスシステム研究所
がありました。これらの課題を解決するため、過去の大地震の際の管路の緊急点検結果(被災有・無)、管路の情報、地震の情報、設置場所の情報と機械学習の手法を用いて管路1条ごとの被災を予測するモデルを構築しました.直下型地震のデー
https://www.rd.ntt/as/history/infra/in0312.html
NTTsoukenrep2024_06.pdf
11 ENVIRONMENTAL REPORT 2024 環境貢献度評価 ●評価条件 本評価では、既設管路設備の保守・管理の工程で、本技術 (機械学習を活用した高精度な被災予測モデル)を用いて被
https://www.rd.ntt/environment/pdf/NTTsoukenrep2024_06.pdf
心肺運動負荷試験数値推定技術(AI-CPX) | NTT R&D Website
との関係を、NTTが開発した機械学習技術によりモデル化しました。この機械学習モデルを用いて、実際にはCPXを行うことなく、比較的容易に取得できる一般的な身体情報や検査結果のみから、AT時心拍数や最大酸素摂取
https://www.rd.ntt/iown_tech/post_31.html
上田 修功 | NTT R&D Website
ュニケーション科学基礎研究所本研究所/センタ/部門の他研究員情報へ ビッグデータ解析のための革新的機械学習技術の研究 理化学研究所 革新知能統合研究センター 副センター長 目次 著書 岩野和生 監訳,中島秀之 監訳
https://www.rd.ntt/organization/researcher/fellow/f_003.html
変化する現在(いま)に適応し、持続する未来(あす)を切り拓くコミュニケーション科学 ――人・社会・環境との調和と共生をもたらす技術の創出 | NTT R&D Website
所(CS研)は、1991年7月4日に京阪奈に設立されました。当初、国際電気通信基礎技術研究所(ATR)内に間借りし、機械学習および情報理論に関する2つの研究グループから開始したCS研は、現在、京阪奈と厚木
https://www.rd.ntt/research/JN202208_19139.html
巡回ルート生成技術 | NTT R&D Website
できます。 通行止めや渋滞などの情報があれば、これらを考慮したルートを生成できます。 一般的な機械学習で必要な訓練データを用意する必要はありません。 利用シーン インフラの設備点検やお客様宅設備を修理する際の作業員
https://www.rd.ntt/research/NSL0011.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018
ープ グループディレクター 専門分野は人工知能、自然言語処理、情報検索、機械学習、プライバシー保護。 著書に『プライバシー保護入門:法制度と数理的基礎』(勁草書房, 2016)、『東京大学工学教程情報工学
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/talk/invite/
井田 安俊 | NTT R&D Website
. 著書 井田安俊(分担執筆), 「少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発」, 技術情報協会(2024). 学会役員等 PAKDD2023 Registration
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_064.html
課題解決によって研究テーマが減るとは考えない。できることが増えて新たな研究領域を開拓|NTT R&D Website
キウムと機械学習に関する技術講座を立ち上げました。深層学習コロキウムはNTT研究所内のメンバで開催しています。20年くらい前から、武蔵野、横須賀、厚木、京阪奈、つくばなど場所は離れていますが、年に一度
https://www.rd.ntt/research/JN202203_17523.html
AIにも人間同様の汎用性・器用さを与える「転移学習」の研究|NTT R&D Website
するために必要な機械学習。機械学習を実施するには大量の学習データが必要です。しかし、質の高い学習データが常に必要なだけ得られるとは限りません。さらにAIの経年劣化を防ぐためには、刻々と変化するデータに合わせて定期
https://www.rd.ntt/research/RDNTT20211001.html
カメラを載せた点検車両を走らせるだけで、マンホール鉄蓋劣化度を推定する画像認識(AI)技術|NTT R&D Website
合わせています」 ●機械学習と幾何学計算を組み合わせて頑健な推定を実現 マンホール鉄蓋を車載カメラで自動検知して劣化測定するためには、いくつかの課題がありました。まず、人が撮影すれば、常に写真の中央にマンホール鉄蓋を撮影
https://www.rd.ntt/research/AP99-312.html
Creativity and Technology ――designing for an unknown future|NTT R&D Website
れるようになった。また、 AI・機械学習などの技術革新は、 引き続き社会変容をもたらしている。これらの新しい社会のあり方に沿って、 情報科学・人間科学でも基礎研究の新しい展開が生まれている。本特集では、 NTTコミ
https://www.rd.ntt/research/JN202107_14436.html
橋本 悠香 | NTT R&D Website
部会 幹事(2022年~) 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 専門委員(2022年~) 客員教授等 理化学研究所 革新知能統合研究センター 構造的学習グループ 客員研究員 津田
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_083.html
poster.pdf
。しかし、事前に正確な数を知る ことは困難です。そこで、任意数の バイクラスタを表現可能な機械学習 モデルを用いて、各データに対して 適切なバイクラスタ数を自動的に推 定して抽出できます。 これまでの関係デー
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/2/poster.pdf
Microsoft PowerPoint - A_パネル一覧0501.pptx
クを予測し、 これを回避する集団 適な誘導をオ ンラインで自動的に導出する技術の 研究です。集団の動きのシミュレー ションを通じて混雑の予測や誘導策 を生成し、機械学習技術を用いて効 果的な誘導を効率よく
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/3/poster3.pdf
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2020
ィアの科学 20 データを端末から漏洩させない分散深層学習 分散NW上で機械学習をするための非同期合意形成技術 どんな研究 現在の深層学習では、1か所に集約したデータを使ってモデルを学習することが一般的
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition20/
機器異常をマイクによる非接触で察知可能にする「異常音検知技術」|NTT R&D Website
」は、こうして集音されたデータから異常音を見つけ出す仕組みです。本技術では「corevo®」の機械学習により、機器が正常に動作している状態の音声データを学習させ、この正常音からズレたものを異常音とみなす仕組
https://www.rd.ntt/research/AP99-318.html
NTT物性科学基礎研究所 上席特別研究員 山本秀樹
しない新物質の薄膜合成の世界です。我々は、NTT独自の組成制御技術を活かした分子線エピタキシー法(MBE法)を用いて、主に複合酸化物材料に対してそのような世界を切り拓いてきました。最近では、機械学習の手法
https://www.rd.ntt/brl/people/hideki/
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018
ムに変換する技術を紹介します。 どこが凄い 日本語母語話者および英語母語話者が発話した大量の英語音声から機械学習することで、日本語母語話者の発話リズムを英語母語話者のそれに変換するシステムを構築
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/13/
poster.pdf
processing framework for realtime analysis of big data,” XLDB, 2012. オンライン機械学習を複数のマシ ン上に分散させ、性能もスケール アウトできる世界
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2014/exhibition/4/poster.pdf
NTT CS研オープンハウス×未来想論2009 テーマ展示 あなたの「知りたい!」を助けます ―言語処理技術:新しい意味解析の時代を拓く―
を読み取る ―述語項構造解析― 「なぜ」に答える質問応答システム NAZEQA ―原因表現の自動獲得と機械学習に基づく理由検索― 最新の医療を知る手助けをします ―統計的自然言語処理に基づく医療情報読解
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/b4/
NTT CS研オープンハウス×未来想論2009 テーマ展示 データを生み出す隠れた原理を発見する ―ベイズ機械学習による情報生成過程のモデル化―
NTT CS研オープンハウス×未来想論2009 テーマ展示 データを生み出す隠れた原理を発見する ―ベイズ機械学習による情報生成過程のモデル化― 講演・テーマ展示一覧 スケジュール 見どころ スト
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/c1/
生体音と心電信号の新たな計測と解析の技術──パーソナル心臓モデリングによる心疾患の早期発見・リハビリ応用に向けて|NTT R&D Website
、およびhitoe®によるテンソル心電図等の新たな計測・解析技術と、それらを用いた信号処理・機械学習技術を紹介し、パーソナル心臓モデリングによる疾病の早期発見への可能性や発症後のリハビリテーションへの応用を展望
https://www.rd.ntt/research/JN202105_13527.html
自然言語の解析|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
をしています。特に高精度な言語解析を実現するための機械学習技術や大規模な意味・概念データベースを構築する方法について研究しています。 どのように使われるのか? インターネットの発展に伴い、ブログやSNSなど様々なプロ
https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/lirg/innovative/research_innovative04.html
poster.pdf
ムの違いに着目した、 「それっぽくしゃべります」という 発話リズム変換技術を考案してきま した。今回、任意の英語音声の発話 リズム変換技術を紹介します。 日本語母語話者132名の英語音声を 用いて、機械学習
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/28/poster.pdf
スライド 1
い発話リ ズムに変換する技術を紹介します。 日本語母語話者および英語母語話者 が発話した大量の英語音声から機械 学習することで、日本語母語話者の 発話リズムを英語母語話者のそれに 変換するシステムを構築
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/13/poster13.pdf
「相関」と「複素数」を駆使したアルゴリズムで、「音源分離」と「ハードウェア向けのニューラルネットワークの訓練方法」の異なる分野の研究に挑む | NTT R&D Website
など、あらゆる方面で応用されており、さまざまなアプローチがあります。AI(人工知能)の普及に伴い、最適化問題の解決にAIを活用する機会も増えています。こうした応用だけではなく、AIの機械学習その
https://www.rd.ntt/research/JN202503_32652.html
聖火リレーセレブレーションステージ演出 × 超高臨場感通信技術 Kirari!|NTT R&D Website
と機械学習を組み合わせた方式の、2つの方式を切り替えて被写体抽出を行います。 背景差分を用いる方式では、事前に被写体がいない状態の画像を背景として取得しておき、その背景と撮影している映像の差分をとる
https://www.rd.ntt/research/JN202111_16128.html
亀岡 弘和 | NTT R&D Website
情報へ ▶ インタビュー記事へ コミュニケーション機能を拡張するメディア情景分析・生成技術の研究 人と人、または人と機械の間のコミュニケーションにおけるあらゆる障壁や制約を取り除く信号処理・機械学習技術
https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_025.html
poster.pdf
変数モデルの設計は、 データと機械学習の双方に詳しい専 門家が時間をかけて設計、実装、テ ストを行っていました。提案手法は データの持つ階層構造を反映した多 様なモデルを自動生成可能であるた め
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/1/poster.pdf
潜在的分化構造推論|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
をその不確かさを含めて推論することができます。 分化構造推論は機械学習・データマイニング、特に生体情報処理においては長年研究されてきている重要なテーマの一つで、様々な方法やアルゴリズムが提案されてき
https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/biomedical_informatics/research_biomedical_informatics10.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2013 押し寄せる膨大な「今」を瞬時に賢く分析する ~フロー型ビッグデータを分散オンライン機械学習で分析~
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2013 押し寄せる膨大な「今」を瞬時に賢く分析する ~フロー型ビッグデータを分散オンライン機械学習で分析~ 日本語 English ホー
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/bigdata3/
データサイエンティストの分析プロセスを自動化し分析業務を“ラク”にするデータ分析自動化技術「RakuDA」|NTT R&D Website
です。しかし需要が多く花形の職種ゆえに、人材不足となっていることが課題でもあります。これを解決する一助となるのが、深層学習や機械学習といった分野を研究領域とする、NTTソフトウェアイノベーションセンタの第二推進プロ
https://www.rd.ntt/research/PF99-328.html
リーフレット+
組んでいます。 ここで生み出される、人間と情報の本質に迫る 基礎理論や革新技術は、未来のための地図や 羅針盤であり、corevo®を支える基盤となるもの です。 「オープンハウス2018」では、機械学習や メディア認識、言語
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/download/2018oh_leaflet.pdf
18OH_poster_0508
・光で機械学習をスピードアップ 光リザーバーコンピューティングによる高速機械学習 ・ネットワーク構造から深層学習のしくみを知る ニューラルネットの理解に向けたコミュニティ抽出技術 ・照明光で色の鮮や
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/download/2018oh_poster.pdf
0502_18OH_H1-H4_ol分割.pdf
、機械学習に代表されるいわゆるAl(人工知能)技術を 関中で第1位の精度を実現しました[1]。さらには、複数の発話 中心とした情報科学と人間の脳内における感覚運動処理や幼 の中から聞きたい人の声を選ん
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/talk/director/talk_director.pdf
NTT医療健康ビジョン──バイオデジタルツインの実現に向けて|NTT R&D Website
モティブシンドローム(ロコモ)を対象としたコホート調査データ分析を紹介する。 機械学習 ゲノムデータ分析 ロコモティブシンドローム プラスな心的変化をもたらす行動変容支援技術 生活習慣改善をユースケースとしたその人
https://www.rd.ntt/research/JN202105_13463.html
オペレーション技術|NTTアクセスサービスシステム研究所|NTT R&D Website
タを手掛かりに、機械学習、自然言語処理、統計モデリング、心理学など幅広い手法を研究し、実践的かつ世界への普及をめざしたソフトウェア技術を実現します。 【関連技術動画】 https://www.youtube
https://www.rd.ntt/as/theme/05.html
心臓の物理パラメータからの高速な心電図生成|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
一致しています。また、ECGの重要な特徴であるQSRT波の位置も、外部ツールによる推定誤りを除いて一致してます。 めざす未来 実際の心電図で頑健に動作するか検証し、他の機械学習手法のための学習データ生成
https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/biomedical_informatics/research_biomedical_informatics8.html