NTTは2025年3月18日に、深層学習に基づく数値予測モデルの予測精度を維持するためのAIアルゴリズム「テスト時適応技術」（TTA）を開発したと発表しました。
TTAは、学習環境と運用環境の特徴ベクトルの分布を整合させることで、予測精度の低下を防ぐことを目的としています。
従来の回帰モデルは、データの傾向が異なる運用環境で入力されると精度が低下する課題がありますが、TTAは回帰モデルを自律的に更新し、運用環境に適応します。
実験では、顔写真からの年齢予測を行い、ノイズを加えたデータセットを用いてTTAの有効性を確認し、既存手法よりも性能が向上したことが示されました。
NTTは今後、センサーデータなどとの組み合わせによる新技術の検証を進める予定です。
NTTは2025年3月18日、深層学習における数値予測モデル（回帰モデル）の予測精度低下を防ぐAI（人工知能）アルゴリ…
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