中心技術である各種機械学習のオープンソースライブラリが容易に入手可能である。特許調査担当者の実務的な観点から機械学習を用いた効率的な特許調査の可能性について述べる。種類の教師あり分類アルゴリズムで適合判定を検討した。文単位の類似文抽出で記載の根拠箇所特定の可能性が示せた。よる文書分類と教師なしの次元圧縮による文書の俯瞰可視化検討を行った。調査の効率化を目指している。調査目的に応じたアルゴリズムと特徴量の選択が重要である。教師あり機械学習には良質な教師データの準備が重要である。自分でできる各種解析ツールを紹介する。03-5322-5666こちらのセミナーは受付を終了しました。次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。