[发明专利]信息处理装置、学习装置以及非暂时性记录介质

说明书

一种信息处理装置、学习装置以及非暂时性记录介质，用于基于适当的条件来通知在电子设备中所发生的错误。信息处理装置(200)包含：存储部(230)，存储已学习模型；受理部(210)，受理从电子设备发送的错误信息以及运转信息；以及处理部(220)，基于已学习模型来判定是否通知用户错误信息。已学习模型是基于将错误信息、运转信息、以及表示针对错误信息的通知的用户行为的行为信息建立关联而得的数据集而对通知用户错误信息的条件进行机器学习后的已学习模型。

技术领域

本发明涉及信息处理装置、学习装置以及存储已学习模型的非暂时性记录介质。

背景技术

以往，已知在电子设备中在发生了错误等异常的情况下向用户进行与该错误相关的通知的方法。例如，专利文献1公开了如下方法：监视打印机的状态，在打印机中发生了错误等事态时进行通知。

专利文献1：日本专利特开2004-362309号公报

在专利文献1的方法中，用户能够设定通知的条件以及定时。只是，即使是用户任意地设定的内容，根据通知内容，有时也包含重要性较低的信息。由于在重要性较低的信息被频繁地通知的情况下用户会变得轻视通知，因此存在漏看重要通知的风险。

发明内容

一种信息处理装置，其特征在于，包含：存储部，存储已学习模型，所述已学习模型是基于将错误信息、运转信息和行为信息建立关联而得的数据集而对通知用户所述错误信息的条件进行机器学习后的模型，其中，所述错误信息表示在电子设备中所发生的错误，所述运转信息表示所述电子设备的运转状态，所述行为信息表示针对所述错误信息的通知的用户行为；受理部，受理从所述电子设备发送的所述错误信息以及所述运转信息；以及处理部，基于所述已学习模型来判定是否向所述用户通知所述错误信息。

一种学习装置，其特征在于，包含：获取部，获取错误信息、运转信息以及行为信息，其中，所述错误信息表示在电子设备中所发生的错误，所述运转信息表示所述电子设备的运转状态，所述行为信息表示针对所述错误信息的通知的用户行为；以及学习部，基于将所述错误信息、所述运转信息和所述行为信息建立关联而得的数据集而对通知用户所述错误信息的条件进行机器学习。

一种非暂时性记录介质，存储已学习模型，所述已学习模型用于判定是否通知用户表示在电子设备中所发生的错误的错误信息，其特征在于，所述已学习模型具有输入层、中间层和输出层，所述已学习模型基于将所述错误信息、运转信息和行为信息建立关联而得的数据集来设定加权系数信息，其中，所述运转信息表示所述电子设备的运转状态，所述行为信息表示针对所述错误信息的通知的用户行为，所述加权系数信息包含所述输入层与所述中间层之间的第一加权系数、以及所述中间层与所述输出层之间的第二加权系数，所述已学习模型使计算机发挥以下功能：受理所述错误信息以及所述运转信息作为输入，至少将所述运转信息向所述输入层输入，并进行基于所设定的所述加权系数信息的运算，从而从所述输出层输出表示是否通知用户所述错误信息的数据。

附图说明

图1是印刷系统的构成例。

图2是记录头和油墨供给装置的构成例。

图3是包含信息收集系统的系统的构成例。

图4是用于阅览与电子设备相关的信息的显示画面例。

图5是用于阅览与电子设备相关的信息的显示画面例。

图6是错误通知的例子。

图7是学习装置的构成例。

图8是输入行为信息的画面的例子。

图9是神经网络的构成例。

图10是说明反向传播法的图。

图11是进行推理处理的信息处理装置的例子。