「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