「機械学習」の検索結果（330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

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

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

研究紹介3 Yuki K. Wakabayashi

セス ENG. 研究紹介 酸化物における磁性ワイル半金属状態の実現 GeMnグラニュラー薄膜における磁気抵抗の解明 CoFe2O4の磁気的デッドレイヤーの起源を解明 機械学習を活用した高効率スペクトル測定 ダブ

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/research6.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

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

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/

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

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/

研究紹介 Yuki K. Wakabayashi

. 研究紹介 酸化物における磁性ワイル半金属状態の実現 GeMnグラニュラー薄膜における磁気抵抗の解明 CoFe2O4の磁気的デッドレイヤーの起源を解明 機械学習を活用した高効率スペクトル測定 ダブ

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/research.html

研究紹介3 Yuki K. Wakabayashi

セス ENG. 研究紹介 酸化物における磁性ワイル半金属状態の実現 GeMnグラニュラー薄膜における磁気抵抗の解明 CoFe2O4の磁気的デッドレイヤーの起源を解明 機械学習を活用した高効率スペクトル測定 ダブ

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/research4.html

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

タ/部門の他研究員情報へ 社会情報研究所本研究所/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、多種多様な異なるデータの知識

https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_056.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

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/sic/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/

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/

藤原 靖宏 | NTT R&D Website

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 機械学習の高速化アル

https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_052.html

研究手法 Yuki K. Wakabayashi

. 研究手法 (所属グループで使用している主要研究設備) 機械学習を援用した分子線エピタキシー(MBE) 物性評価 放射光測定 分子線エピタキシー(MBE)法によって、新規酸化物材料の作製を行な

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/method.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

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/

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

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

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

研究紹介2 Yuki K. Wakabayashi

セス ENG. 研究紹介 酸化物における磁性ワイル半金属状態の実現 GeMnグラニュラー薄膜における磁気抵抗の解明 CoFe2O4の磁気的デッドレイヤーの起源を解明 機械学習を活用した高効率スペクトル測定 ダブ

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/research2.html

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

研究紹介3 Yuki K. Wakabayashi

セス ENG. 研究紹介 酸化物における磁性ワイル半金属状態の実現 GeMnグラニュラー薄膜における磁気抵抗の解明 CoFe2O4の磁気的デッドレイヤーの起源を解明 機械学習を活用した高効率スペクトル測定 ダブ

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/research3.html

研究紹介3 Yuki K. Wakabayashi

セス ENG. 研究紹介 酸化物における磁性ワイル半金属状態の実現 GeMnグラニュラー薄膜における磁気抵抗の解明 CoFe2O4の磁気的デッドレイヤーの起源を解明 機械学習を活用した高効率スペクトル測定 ダブ

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/research5.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/

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

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

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/

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/

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

「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

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

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

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

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

出版論文 Yuki K. Wakabayashi

ントロニクス材料の新展開」 2016年11月21日 統計的機械学習を活用した酸化物薄膜の材料探索 若林勇希 第66回応用物理学会春季学術講演会 特別シンホ゜シ゛ウム「インフォマティクス活用の時代」 2019年3月

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/publication.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/

上田 修功 | NTT R&D Website

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,石川達也

https://www.rd.ntt/organization/researcher/fellow/f_003.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

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/

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

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 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/

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/

研究手法2 Yuki K. Wakabayashi

セス ENG. 研究手法 (所属グループで使用している主要研究設備) 機械学習を援用した分子線エピタキシー(MBE) 物性評価 放射光測定 MBE法によって作製した酸化物材料の物性評価を行っています。 結晶構造

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/method2.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

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

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

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

研究手法3 Yuki K. Wakabayashi

セス ENG. 研究手法 (所属グループで使用している主要研究設備) 機械学習を援用した分子線エピタキシー(MBE) 物性評価 放射光測定 大型放射光施設 SPring-8でのARPES測定、XMCD測定

https://www.rd.ntt/brl/people/wakabayashi.yuki/method3.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/

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

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

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

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

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

協働作業支援技術 | NTT R&D Website

によって異なり、先天的にもつ脳の個性、認知症のように後天的に起きる脳の変化など、様々な要因によって認知傾向の違いが生じます。 そこで我々は、機械学習や心理学的知見、脳科学的知見を活用し、認知傾向を簡易に把握

https://www.rd.ntt/hil/category/emotion/cooperation/

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2018

わり、情報科学から人間科学、社会科学、人文科学をも巻き込んだ学際的な取り組みを進めてきました。特に音声音響処理、メディア処理、自然言語処理、機械学習に代表されるいわゆるAI（人工知能）技術を中心とした情報科学

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/talk/director/

半導体薄膜の材料分析にAIを活用し、自動化に成功｜NTT物性科学基礎研究所 | NTT R&D Website

、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、光通信用デバイスに用いる半導体薄膜の成膜条件（原料ガス量）を、半導体物性の知識を取り入れた機械学習により自動導出する手法を実現しました。本手法により、目的

https://www.rd.ntt/brl/latesttopics/2025/05/latest_topics_202505021706.html

E14_leaf_j.pdf

に⾼周波数帯無線エリアを構築する技術 ⾼周波数帯分散アンテナシステムにおける マルチユーザ伝送技術 参照点を機械学習により推定し、歪んだ信号を⾼品質に復調する技術 この研究がもたらす未来 設置性／施⼯性

https://www.rd.ntt/forum/2023/doc/E14_leaf_j.pdf

me0727.pdf

ーブルに伝わる交通振動データから得られる 車両速度と車両通行時の周波数応答特性を用いて構成した機械学習アルゴリズムにより、道路除雪要否を 高い精度で遠隔から光センシング技術を用いて判断することができることを確認

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/media/me0727.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 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

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

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2012

するデータマイニング技術～ 概要   近年のビッグデータ解析を語るうえで，統計的なデータマイニング手法の存在は無視できません．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のハブ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/exhibition/5/

重点募集中の職種： 環境社会循環予測技術に関する研究開発｜採用情報｜NTT宇宙環境エネルギー研究所｜NTT R&D Website

タの管理、連携・分析基盤構築、および、連携処理の方式検討、地球科学や経済活動に関する分析、社会実装を行う。 ②自動化、効率化：データ形式や処理稼働量が異なるモデルを連携可能とするため、機械学習技術などを活用

https://www.rd.ntt/se/recruitment/focus08.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2012

と自然言語処理への応用～ 概要   コンピュータを用いて文書を自動的に分類したり，文章中の単語の意味をコンピュータに識別させるのに適用可能な自動分類技術です．機械学習に基づく自動分類では，学習に用いる正解

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/exhibition/4/

b_4.pdf

テム NAZEQA ③ 医療情報 読解支援システム 大量の文章 知りたい情報知識化された文書 機械学習 概念辞書 知識検索・統合意味レベル解析 文章生成 マルチドキュメント要約 テキスト含意認識 ①述語項構造解析

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/b4/doc/b_4.pdf

小出 駿｜NTT社会情報研究所｜NTT R&D Website

トワーク観測で収集した大規模データを機械学習で解析し、悪性判定を行う技術の研究開発に取り組んでいます。博士（情報学） 表彰 2024年 CSS2024優秀論文賞 2024年 EAI SecureComm

https://www.rd.ntt/sil/overview/evangelist/takashi_koide.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2015

ルを自動生成する手法を提案しました。データに合った確率モデルを設計・実装するにはデータに関する知識と機械学習に関する知識の双方を必要とするため、一部の専門家が時間を掛けて行っていました。このため、デー

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/1/

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

光ファイバ環境モニタリングを応用した豪雪地帯の除雪判定支援技術｜NTTアクセスサービスシステム研究所

により行われており、将来的な人手不足が喫緊の課題となっています。この課題に対し、地下光ケーブルに伝わる交通振動データから得られる車両速度と車両通行時の周波数応答特性を用いて構成した機械学習アル

https://www.rd.ntt/as/history/media/me0727.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2015

で的確な対応が必要不可欠です。本技術では、これまでに発生した故障の対応状況をオペレータが記述した作業記録文書を活用して、故障対応手順の即時把握を実現します。非統一で自由記述な作業記録文書であっても、機械

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/9/

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

です。 これまでの技術では、バイクラスタの数を事前に指定する必要があります。しかし、不適切な数を指定すると解析に失敗します。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

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/2/

エバンジェリスト紹介｜NTT社会情報研究所｜NTT R&D Website

なデータからの知識転移を可能とする機械学習を研究。 十分な質・量のデータが得られない問題であっても、多種多様な異なるデータの知識を活用することで価値抽出を可能とする機械学習技術の創出を目指す。 詳し

https://www.rd.ntt/sil/overview/evangelist/

Network-AI技術 – 主な研究成果紹介 | NTT R&D Website

であるが、状態変化によっては複数メッセージに渡って発生するものもあり、この場合複数メッセージをグルーピングして状態変化を検出する必要があるという課題があります。これらの課題に対して、我々は機械学習を用いたアプ

https://www.rd.ntt/ns/qos/research/05/result.html