「機械 学習」の検索結果（528件）

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

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

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

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

b_09.pdf

corpus 機械翻訳では、対訳コーパスと呼ばれる学習データから自動で翻訳器を学習します。そのため、特定 の領域（分野）に特化した翻訳器を作成するためには、その領域の学習データが大量に必要

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/b_09.pdf

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/

機械の心の物理学 | NTT R&D Website

機械の心の物理学 | NTT R&D Website NTT R&D Website AIテクノロジー 機械の心の物理学 更新日：2025/05/12 次世代AI 機械の心の物理学 目次 概要

https://www.rd.ntt/ai_tech/next_generation_ai/g-2.html

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

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

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

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/

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2020

ュニケーションと計算の科学 09 少量の追加データで作るカスタム機械翻訳 汎用対訳コーパスJParaCrawlを用いた機械翻訳の領域適応 どんな研究 機械翻訳では、対訳コーパスと呼ばれる学習データから自動で翻訳器を学習

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition9/

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

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/

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

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/

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

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

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

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

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

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

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

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/

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

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

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

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

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

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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

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

金井関利｜NTTソフトウェアイノベーションセンタ｜NTT R&D Website

になるだけではなく、同時に安全性も担保しなければなりません。 誰もが手軽に使えるAIを目指して。 深層学習は学習の時間や経験と知識を必要とし、いまだ簡単な技術とは言えません。深層学習によって著しい進歩を遂げている機械翻訳

https://www.rd.ntt/cct/team_researchers/researcher/24.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

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

Microsoft PowerPoint - A_パネル一覧0501.pptx

されて学習が失敗 RNN の 学習 大量の データ (音声 etc.) RNN を用いた 音声認識 機械翻訳 異常検知 Recurrent Neural Network (RNN) 1. 収集したデータを用い

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/5/poster5.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/

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

DIFFERENTはほめ言葉である。未来を論理的に語る訓練を心掛けよう｜NTT R&D Website

言葉である。未来を論理的に語る訓練を心掛けよう 近年、ニューラルネットワークを用いた機械翻訳の研究は急激に進歩し、機械翻訳の精度は大幅に向上しました。Webサイトやスマートフォンのアプリによる翻訳が普及

https://www.rd.ntt/research/JN202104_12388.html

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/

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

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

ニューラル機械翻訳技術｜NTT R&D Website

ニューラル機械翻訳技術｜NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ&アクティビティ ニューラル機械翻訳技術 更新日：2021/12/13 いろんな分野でネイティブ並み

https://www.rd.ntt/research/CS0039.html

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

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