CATEGORY

ワールドモデリングにおける分布シフトの抑制：ノベルティ検出による手法（Bounding Distributional Shifts in World Modeling through Novelty Detection）

田中専務

拓海先生、最近部下から『世界モデルを使えばプランニングが良くなる』と言われましてね。ただ、うちの現場は想定外が多くて、学習データと違うことが起きると怖いんです。こういう論文は現場にそのまま使えますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、世界モデル（world model、WM）とは何かから整理しますよ。要点は三つです。まず世界モデルは映像やセンサーから未来を予測する

AIBRプレミアム
リカレント深層微分可能論理ゲートネットワーク（Recurrent Deep Differentiable Logic Gate Networks） 前の記事 E-React：感情制御による人間の反応合成に向けて（E-React: Towards Emotionally Controlled Synthesis of Human Reactions） 次の記事

関連する記事

  • 論文研究

siRNAの構造―効力関係の機械学習モデル化（Machine Learning Modeling of siRNA Structure-Potency Relationship with Applications Against SARS-CoV-2 Spike Gene）

田中専務拓海先生、最近部下から『siRNAを機械学習で選べるらしい』と聞きまして、正直何が何だか分かりません。会社として投資に値する話でしょうか？要するに時間とコストが節約できるということですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、論文

  • 論文研究

n < p の主成分分析：課題と解決策（Principal Component Analysis When n < p: Challenges and Solutions）

田中専務拓海先生、最近部下が「PCAがダメだ」と言ってきてましてね。うちの現場データは測定項目が多くてサンプル数が少ない。これってそもそも何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず端的に言うと、主成分分析（Principal Component Analysis

  • 論文研究

FEET: 埋め込み技術を評価するフレームワーク（FEET: A Framework for Evaluating Embedding Techniques）

田中専務拓海先生、最近部下から「埋め込み（embedding）が大事だ」と言われまして。具体的に何を評価すればいいのか、投資対効果の判断材料が欲しいのですが、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、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、FEETは「基

  • 論文研究

科学における新規貢献を認識するための三元的斬新性の類型と測定フレームワーク（Triadic Novelty: A Typology and Measurement Framework for Recognizing Novel Contributions in Science）

田中専務拓海さん、この論文って要するに何を変えるんですか。部下が『新奇性を評価できる指標が重要だ』と言うのですが、現場でどう役立つのかがピンと来ません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この論文は『論文やアイデアの“新しさ（novelty）”をより正確に分類し、測る枠

  • 論文研究

ガウス過程回帰における導関数を用いたバッチ能動学習 (Batch Active Learning in Gaussian Process Regression using Derivatives)

田中専務拓海先生、最近部署から「能動学習が効くのでデータを集めましょう」と聞いたのですが、正直何をどうするのかイメージが湧きません。これって要するにコストを掛けずに賢くデータを集める話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って考えれば明確になりますよ。簡単に言

  • 論文研究

Breast tumor classification based on self-supervised contrastive learning from ultrasound videos（超音波動画からの自己教師付きコントラスト学習に基づく乳腺腫瘍分類）

結論（結論ファースト）本研究は、乳腺超音波動画を用いた自己教師付きコントラスト学習（self-supervised contrastive learning、以下「自己教師付き学習」）により、専門家によるラベルを大幅に削減しつつ良悪性判定の性能を高める方法を示した点で最も大きく変えた。要するに、既

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