CNN特徴は教師なし分類にも強力である（CNN features are also great at unsupervised classification）
田中専務拓海先生、最近部下から『CNNの特徴量を使えば教師なしでも分類できる』と聞いたのですが、正直ピンと来ません。要するに現場で使えるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を押さえれば理解できますよ。まず結論から言うと、学習済みのConvolutional Ne
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LSTMとCNNを用いたスケルトンベース行動認識（SKELETON-BASED ACTION RECOGNITION USING LSTM AND CNN）
田中専務拓海先生、この論文は一言で言うと何が新しいんでしょうか。部下に説明しないといけないのですが、まずは本質が知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点だけを先に言うと、この論文は人間の動作を示す「骨格データ」を時間方向と空間方向で分けて得意なモデルに任せ、それらを組み
密度導関数比の直接推定によるモード探索クラスタリングと密度リッジ推定 (Mode-Seeking Clustering and Density Ridge Estimation via Direct Estimation of Density-Derivative-Ratios)
田中専務拓海先生、最近、部下から「密度リッジっていう解析がいい」と言われましてね。要するに現場データの山や道筋を掴めばいいんですか？私、難しくてピンと来ないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！確かに、密度リッジやモード探索は難しそうに聞こえますが、要点は三つです。データの「山
一般化されたタスクパラメータ化スキル学習（Generalized Task-Parameterized Skill Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「この論文を読め」と言われたのですが、正直言って何が新しいのか掴めません。ざっくり要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文はロボットに教えるときの枠組み、つまり「どこを基準にして学ぶか」をより柔軟にして、現場
埋め込み型深層学習による単語予測（An Embedded Deep Learning based Word Prediction）
田中専務拓海先生、最近部下に「スマホの文字入力にAIを入れたい」と言われまして、どれくらい現実的なのか教えていただけますか？私は正直、デジタルは得意ではありません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の話はスマホのキーボードで候補を出すAIの実装に関
統計的パラメトリック音声合成における生成的敵対ネットワークを用いたマルチタスク学習（STATISTICAL PARAMETRIC SPEECH SYNTHESIS USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS UNDER A MULTI-TASK LEARNING FRAMEWORK）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『音声合成を強化すべきだ』と聞いたのですが、最近の研究で目立つものはありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！最近の一つは、生成的敵対ネットワーク（Generative Adversarial Network、GAN）を音声合成
群衆における自動レーン検出（Automated Lane Detection in Crowds using Proximity Graphs）
田中専務拓海先生、最近部下から「群衆の動きをデータで取れるようにしよう」と言われて困っているんです。カメラは敷居が高いし、現場で何が使えるのか見当が付きません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えましょう。今回紹介する研究は、スマートフォンなど身につける端末の近接情
地震波検出のためのHTMベース皮質アルゴリズム（An HTM based cortical algorithm for detection of seismic waves）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。先日、部下からHTMという言葉が出まして、うちでも地震検知に使えると聞いたのですが、正直何がどう違うのかよく分かりません。投資対効果を踏まえて教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！HTMはHierarchical Tem
最適化アルゴリズムの収束解析（Convergence Analysis of Optimization Algorithms）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『最適化アルゴリズムの収束解析』という論文の話が出まして、導入の判断に困っています。要するに、どの最適化手法を使えば学習が早く安定するのか、それが分かるという理解で良いですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整
Dual Path Networks（デュアル・パス・ネットワーク） — Dual Path Networks
田中専務拓海先生、最近部下から「Dual Path Networksってすごい」と聞かされまして、どこがすごいのかさっぱりでして。うちの現場で役に立つのか、投資対効果で判断したいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Dual Path Networksは一言で言えば「再利用と探
CNN特徴は教師なし分類にも強力である（CNN features are also great at unsupervised classification）
田中専務拓海先生、最近部下から『CNNの特徴量を使えば教師なしでも分類できる』と聞いたのですが、正直ピンと来ません。要するに現場で使えるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を押さえれば理解できますよ。まず結論から言うと、学習済みのConvolutional Ne
LSTMとCNNを用いたスケルトンベース行動認識（SKELETON-BASED ACTION RECOGNITION USING LSTM AND CNN）
田中専務拓海先生、この論文は一言で言うと何が新しいんでしょうか。部下に説明しないといけないのですが、まずは本質が知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点だけを先に言うと、この論文は人間の動作を示す「骨格データ」を時間方向と空間方向で分けて得意なモデルに任せ、それらを組み
密度導関数比の直接推定によるモード探索クラスタリングと密度リッジ推定 (Mode-Seeking Clustering and Density Ridge Estimation via Direct Estimation of Density-Derivative-Ratios)
田中専務拓海先生、最近、部下から「密度リッジっていう解析がいい」と言われましてね。要するに現場データの山や道筋を掴めばいいんですか？私、難しくてピンと来ないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！確かに、密度リッジやモード探索は難しそうに聞こえますが、要点は三つです。データの「山
一般化されたタスクパラメータ化スキル学習（Generalized Task-Parameterized Skill Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「この論文を読め」と言われたのですが、正直言って何が新しいのか掴めません。ざっくり要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文はロボットに教えるときの枠組み、つまり「どこを基準にして学ぶか」をより柔軟にして、現場
埋め込み型深層学習による単語予測（An Embedded Deep Learning based Word Prediction）
田中専務拓海先生、最近部下に「スマホの文字入力にAIを入れたい」と言われまして、どれくらい現実的なのか教えていただけますか？私は正直、デジタルは得意ではありません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の話はスマホのキーボードで候補を出すAIの実装に関
統計的パラメトリック音声合成における生成的敵対ネットワークを用いたマルチタスク学習（STATISTICAL PARAMETRIC SPEECH SYNTHESIS USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS UNDER A MULTI-TASK LEARNING FRAMEWORK）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『音声合成を強化すべきだ』と聞いたのですが、最近の研究で目立つものはありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！最近の一つは、生成的敵対ネットワーク（Generative Adversarial Network、GAN）を音声合成
群衆における自動レーン検出（Automated Lane Detection in Crowds using Proximity Graphs）
田中専務拓海先生、最近部下から「群衆の動きをデータで取れるようにしよう」と言われて困っているんです。カメラは敷居が高いし、現場で何が使えるのか見当が付きません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えましょう。今回紹介する研究は、スマートフォンなど身につける端末の近接情
地震波検出のためのHTMベース皮質アルゴリズム（An HTM based cortical algorithm for detection of seismic waves）
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最適化アルゴリズムの収束解析（Convergence Analysis of Optimization Algorithms）
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LSTMとCNNを用いたスケルトンベース行動認識（SKELETON-BASED ACTION RECOGNITION USING LSTM AND CNN）
田中専務拓海先生、この論文は一言で言うと何が新しいんでしょうか。部下に説明しないといけないのですが、まずは本質が知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点だけを先に言うと、この論文は人間の動作を示す「骨格データ」を時間方向と空間方向で分けて得意なモデルに任せ、それらを組み
密度導関数比の直接推定によるモード探索クラスタリングと密度リッジ推定 (Mode-Seeking Clustering and Density Ridge Estimation via Direct Estimation of Density-Derivative-Ratios)
田中専務拓海先生、最近、部下から「密度リッジっていう解析がいい」と言われましてね。要するに現場データの山や道筋を掴めばいいんですか？私、難しくてピンと来ないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！確かに、密度リッジやモード探索は難しそうに聞こえますが、要点は三つです。データの「山
一般化されたタスクパラメータ化スキル学習（Generalized Task-Parameterized Skill Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「この論文を読め」と言われたのですが、正直言って何が新しいのか掴めません。ざっくり要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文はロボットに教えるときの枠組み、つまり「どこを基準にして学ぶか」をより柔軟にして、現場
埋め込み型深層学習による単語予測（An Embedded Deep Learning based Word Prediction）
田中専務拓海先生、最近部下に「スマホの文字入力にAIを入れたい」と言われまして、どれくらい現実的なのか教えていただけますか？私は正直、デジタルは得意ではありません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の話はスマホのキーボードで候補を出すAIの実装に関
統計的パラメトリック音声合成における生成的敵対ネットワークを用いたマルチタスク学習（STATISTICAL PARAMETRIC SPEECH SYNTHESIS USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS UNDER A MULTI-TASK LEARNING FRAMEWORK）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『音声合成を強化すべきだ』と聞いたのですが、最近の研究で目立つものはありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！最近の一つは、生成的敵対ネットワーク（Generative Adversarial Network、GAN）を音声合成
群衆における自動レーン検出（Automated Lane Detection in Crowds using Proximity Graphs）
田中専務拓海先生、最近部下から「群衆の動きをデータで取れるようにしよう」と言われて困っているんです。カメラは敷居が高いし、現場で何が使えるのか見当が付きません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えましょう。今回紹介する研究は、スマートフォンなど身につける端末の近接情
地震波検出のためのHTMベース皮質アルゴリズム（An HTM based cortical algorithm for detection of seismic waves）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。先日、部下からHTMという言葉が出まして、うちでも地震検知に使えると聞いたのですが、正直何がどう違うのかよく分かりません。投資対効果を踏まえて教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！HTMはHierarchical Tem
最適化アルゴリズムの収束解析（Convergence Analysis of Optimization Algorithms）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『最適化アルゴリズムの収束解析』という論文の話が出まして、導入の判断に困っています。要するに、どの最適化手法を使えば学習が早く安定するのか、それが分かるという理解で良いですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整
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