CATEGORY

慢性閉塞性肺疾患予測における深層畳み込みネットワーク（Chronic Obstructive Pulmonary Disease Prediction Using Deep Convolutional Network）

田中専務

拓海先生、最近うちの若手がAIで画像解析とか音声診断の論文を持ってきまして、COPDっていう病気の予測に深層の畳み込みネットワークを使う話だそうです。正直、何がどう変わるのかすら掴めていません。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！まず結論だけ先に言うと、この手法は早期発見の精度を上げ、現場の負担を下げられる可能性があるんですよ。難しい言葉は後で噛み砕きますから、大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

早期発見の精度が上がるといっても、結局は現場で使えるかどうかが重要です。導入コストや効果、現場の抵抗が気になります。これって要するに現場の診断を機械が代替するということですか。

AIメンター拓海

いい質問です。違いますよ、田中専務。ここでの目的は診断を完全に代替することではなく、医療側の

AIBRプレミアム
Poison Attacks and Adversarial Prompts Against an Informed University Virtual Assistant（大学のインフォームド・バーチャルアシスタントに対する毒物攻... 前の記事 SkyServe：スポットインスタンスでリージョンとクラウドを跨いでAIモデルを提供する（SkyServe: Serving AI Models across Regions and Clouds with Spot Ins... 次の記事

関連する記事

  • 論文研究

SALAD: Systematic Assessment of Machine Unlearning on LLM-Aided Hardware Design（LLM支援ハードウェア設計における機械的“忘却”の体系的評価）

田中専務拓海先生、最近話題の論文で「機械的に学習を忘れさせる（machine unlearning）」っていう手法が出てきたと聞きました。弊社みたいな製造業が気にするべき話でしょうか。率直に教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。

  • 論文研究

ダイヤモンド様炭素薄膜の空孔に関する光学的指標（Optical Indicators of Vacancies in Diamond-Like Carbon Films）

田中専務拓海先生、今日は論文を一つ教えていただけますか。部下から「DLC（ダイヤモンド様炭素）を使えば設備の耐久性が上がる」と聞いているのですが、具体的に何が分かってきたのか全体像が見えません。投資対効果の判断材料が欲しいんです。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

  • 論文研究

テンソルネットワーク収縮経路探索による7量子ビット量子プロセッサのプロセストモグラフィー (Process Tomography on a 7-Qubit Quantum Processor via Tensor Network Contraction Path Finding)

田中専務拓海先生、最近部下が「量子の検証に新しい手法がある」と言うのですが、正直よく分かりません。うちのような製造業にどう関係するのか、一度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！大丈夫です、簡単に整理して説明しますよ。結論を先に言うと、この研究は「実機の動作

  • 論文研究

MESEN：マルチモーダルデータを活用して少数ラベルで単一モダリティの人間活動認識を設計する — MESEN: Exploit Multimodal Data to Design Unimodal Human Activity Recognition with Few Labels

田中専務拓海さん、最近部下が「マルチモーダルを使えば精度が上がる」と言っているのですが、要するに現場で使える話なんでしょうか。私、センサーとかデータの種類が多いと混乱してしまいまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理すれば必ずできますよ。結論を先に言うと、設

  • 論文研究

リレーショナルプロンプトベースの事前学習言語モデルによるソーシャルイベント検出（Relational Prompt-based Pre-trained Language Models for Social Event Detection）

田中専務拓海先生、最近部下から「ソーシャルイベント検出に大きな進展があった」と急かされているのですが、正直ピンと来ません。要するにうちのような会社で使える話なのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しがつきますよ。要点だけ先に3つお伝えしますね。

  • 論文研究

MER 2023: マルチラベル学習、モダリティの頑健性、半教師あり学習（MER 2023: Multi-label Learning, Modality Robustness, and Semi-Supervised Learning）

田中専務拓海先生、最近若手から「MER 2023って注目ですよ」と言われまして、正直何が違うのかつかめておりません。実務で役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！MER 2023は感情認識の実務適用に近づけるために「複数ラベル同時学習」「入力の欠損やノイズに強い設計

AI Business Reviewをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む