[发明专利]信息处理装置、信息处理系统以及信息处理方法

说明书

本发明涉及信息处理装置、信息处理系统以及信息处理方法。在信息处理装置中，由获取部获取表示解释变量与目标变量的关系的学习用数据。在由获取部获取到的学习用数据中，由层级决定部决定目标变量所含的多个项目的层级关系。基于由层级决定部决定的层级关系，由算法决定部决定用于构建学习模型的多个构建算法中应该执行的构建算法。通过由学习部执行由算法决定部决定的构建算法，从而构建第一学习模型。

技术领域

本发明涉及信息处理装置、信息处理系统以及信息处理方法。

背景技术

通过机器学习而构建的学习模型例如用于执行推测与数据建立对应的标签的分类任务等。在日本特开2019-3568号公报中记载了学习模型的构建的步骤。在该步骤中，通过对处理对象数据进行预处理，将处理对象数据转换为由处理服务器装置容易处理的数据形式。接着，通过进行数据处理，处理对象数据被分割成模型构建用数据集和模型验证用数据集。

接着，通过使用模型构建用数据集来执行机器学习算法，从而获取学习结果。然后，使用模型验证用数据集来评价获取到的学习结果。通过重复执行机器学习算法直到学习结果的评价值大于规定的阈值为止，从而构建学习模型。

构建的学习模型的结构因使用的机器学习算法不同而不同。另外，标签的推测的精度因输入处理对象数据的学习模型的结构不同而不同。因此，优选构建结构不同的多个学习模型，从构建的多个学习模型中选出适合处理对象数据的处理的学习模型。然而，构建多个学习模型需要较长时间。因此，期待高效地构建学习模型。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种能够高效地构建学习模型的信息处理装置、信息处理系统以及信息处理方法。

(1)本发明的一方面的信息处理装置，具有：获取部，获取表示解释变量与目标变量的关系的学习用数据；层级决定部，在由获取部获取到的学习用数据中，决定目标变量所含的多个项目的层级关系；算法决定部，基于由层级决定部决定的层级关系，决定用于构成学习模型的多个构建算法中应该执行的构建算法；以及学习部，通过执行由算法决定部决定的构建算法，从而构建第一学习模型。

在该信息处理装置中，通过执行基于学习用数据的目的变量所含的多个项目的层级关系而决定的构建算法，从而进行学习用数据的学习，构建第一学习模型。在该情况下，无需执行多个构建算法的全部，而且不执行不必要的构建算法。由此，能够高效地构建第一学习模型。

(2)多个构建算法的每个包括：用于从学习用数据提取特征量的特征量提取算法、以及用于基于学习用数据进行学习的学习算法，算法决定部也可以通过基于由层级决定部决定的层级关系决定多个构建算法中的多个学习算法中应该执行的学习算法，从而决定应该执行的构建算法。在该情况下，能够容易地决定应该执行的构建算法。

(3)层级决定部也可以基于学习用数据中的多个项目的包含关系，自动地决定层级关系。在该情况下，能够降低使用者的负担。

(4)层级决定部也可以通过接受层级关系的指定或编辑，从而决定层级关系。在该情况下，能够更准确地决定层级关系。

(5)信息处理装置也可以还具有预测部，该预测部使用用于预测处理时间的第二学习模型，预测与所决定的构建算法对应的第一学习模型的构建所需的时间。在该情况下，使用者能够容易确认第一学习模型的构建所需的时间。

(6)信息处理装置也可以还具有更新部，当结束与所决定的构建算法对应的第一学习模型的构建时，更新部基于实际的经过时间更新第二学习模型。在该情况下，能够以更高的精度预测第一学习模型的构建所需的时间。

(7)本发明的另一方面的信息处理系统具有：本发明的一方面的信息处理装置、以及显示装置，该显示装置显示在信息处理装置中使用的学习用数据中的多个项目。在该信息处理系统中，使用者能够容易地确认学习用数据中的多个项目。