「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

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

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

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

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

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

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 研究展示

をより理解いただくための追加資料がございます。併せてぜひご覧ください。 データと学習の科学（6件） 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 システム障害

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition.html

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

人と人、人と機械の共生の実現をめざす共生知能研究｜NTT R&D Website

ビスへの貢献を行っていきます。 テキストコンテンツにおける人と機械の協働の有望なユースケースの1つに文書要約技術があります。NTT人間情報研究所では、大規模事前学習言語モデルを利用した精度の高い要約が可能

https://www.rd.ntt/research/JN202110_15632.html

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

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

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/

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

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

スライド 1

による画像認識や機械翻訳において予測精度を改良するための研究です。深層学習は大 量のデータをモデルが学習することで、例えば画像が入力されたときにそれが動物、車、人であるとい う確率を出力します。モデルの最後

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/04_a.pdf

[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

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

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

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

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

poster13.pdf

関連文献 連 絡 先 どんな研究 めざす未来 どこが凄い 言語の壁をどう越える？ 対訳例文を大量に使って翻訳の規則 を確率的にモデル化し、機械翻訳を 実現する「統計的機械翻訳」に関す る研究

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/media1/poster13.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/

顧客接点業務を支援・代替する知識・言語処理技術｜NTT R&D Website

いとされてきました。しかし、2018年10月にGoogleが発表したBERT(1)の出現により、自然言語理解の研究開発には大きなパラダイムシフトが発生しました。例えば、機械読解という、テキストの内容を理解

https://www.rd.ntt/research/JN202010_7462.html

秘密計算AI | NTT R&D Website

イバシーにかかわるデータは、情報漏洩や不正利⽤の懸念が⼤きく、データの収集や利活⽤を阻害する要因となっていました。 本技術のアドバンテージ 機械学習の4大カテゴリ（回帰・分類・クラスタリング・次元圧縮

https://www.rd.ntt/research/SI0014.html

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

“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

商用基地局からの電波を活用した無線センシングによる人流推定技術｜AS MEDIA 未来をつなぐ技術の軌跡

、つまり電波の揺らぎを手がかりに、機械学習等の技術を用いて機器の周囲でどんなことが起きているかを予想する「無線センシング技術」の研究開発を進めています。無線センシング技術は、カメラでの監視と比較して、人の姿

https://www.rd.ntt/as/asmedia/article/0009.html

E26_leaf_j.pdf

な情報が得られないと問題選び が困難でした。 成果の概要 学習者群の過去の問題解答履歴に基づいて、学習者が初めて⾒る問題を正解で きる確率を予測する機械学習⼿法を実現しました。学習者ごとに、任意の確率

https://www.rd.ntt/forum/2023/doc/E26_leaf_j.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

次世代AI | NTT R&D Website

ステレーション、AIの基礎研究など次世代のAIに向けた研究開発について紹介します。 機械の心の物理学 From R&Dフォーラム 機械の心の物理学 深層学習モデルの性能をより深く理解することで安全で公平な深層学習モデ

https://www.rd.ntt/ai_tech/next_generation_ai/

自然言語処理 | NTT R&D Website

に対する機械読解" 2020 論文 大塚淳史, 西田京介, 斉藤いつみ, 西田光甫, 浅野久子, 富田準二 ,"問い返し可能な質問応答：読解と質問生成の同時学習モデル", 日本データベース学会和文論文誌

https://www.rd.ntt/hil/category/language/

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

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

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

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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

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

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/

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

科学技術は先達が少しずつ積み上げてきた成果。それをさらに良くするのが、今を生きる私たち研究者の使命である | NTT R&D Website

ない」「病気や怪我などで失ってしまった自分の声を取り戻したい」等、発話にまつわるさまざまな思いや不自由さがあります。コミュニケーションにおけるさまざまな制約をAI（人工知能）の機械学習や信号処理の力により取り

https://www.rd.ntt/research/JN202305_21819.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

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

二次元画像から三次元情報を推定AR-GANで「三次元世界を理解する」コンピュータの実現へ | NTT R&D Website

にも寄与できるかなと考えています。 私が手掛けるメディア生成技術という分野については、技術の成熟に伴ってさまざまな分野との融合が重要度を増していると感じています。現在はコンピュータビジョンや機械学習

https://www.rd.ntt/research/JN202205_18199.html

c_20.pdf

の激増やプライバシー保護の観点から、近い将来データは分散蓄積されるようになるでしょう。 多端末に分散蓄積されたデータを外に出すことなく、機械学習モデルを 適化する手法を提案します。 多端末に蓄積されたデー

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/c_20.pdf

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

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

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

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

F12_leaf_j.pdf

モデルの性能をより深く理解することで安全で公平な深層学習モデルの活⽤を 促進します 機械の⼼の物理学︓画像⽣成AIの「想像⼒」を解明 社会を豊かにする情報処理技術 Copyright © 2023

https://www.rd.ntt/forum/2023/doc/F12_leaf_j.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 コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018 プログラム

によるイベント解析～ 深層学習をモバイル向けに小さくします ～量子化による深層学習のモデル圧縮技術～ 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

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/program.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/

OH2020ポスター

～ 協創情報研究部　藤田　早苗 ・ 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 ・ システム障害を早期に解決する方法を見つけます ニューラルネットを用い

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