NISTEP注目科学技術 - 2022_E113
概要
自己学習。特に深層学習を用いた統計的機械学習において、教師データを与えずとも、対象問題を解決するために役立つ情報を獲得するためのタスクを別途定義することにより、与えられた大量の教師なしデータからそのタスクを用いて自己学習することにより教師情報を少量用いるだけで、対象問題を精度高く可決する手法。BERTのMasked Learning等を代表として、今後の人工知能技術の発展の鍵となる。
キーワード
自己学習 / 機械学習 / 知能情報処理
| ID | 2022_E113 |
|---|---|
| 調査回 | 2022 |
| 注目/兆し | 注目 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | 情報通信 |
| 専門度 | 中 |
| 実現時期 | 5年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 61 （人間情報学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
さまざまな分野、特に自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識などの知覚情報処理分野において、新たな手法が数々提案される黎明期であり、今後爆発的に研究が進むと考えられる。
インパクト
2022年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
対象課題に役立つ情報の自己学習による抽出を、教師なしデータから獲得するためのタスクの設定に関する体系だった学問的整理と追究が最も必要である。