268354記事公開中

  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 群衆からの教師あり学習に基づく専門家混合モデル（Mixture of Experts Based Multi-Task Supervise Learning from Crowds）
2 分で読了
0 views

群衆からの教師あり学習に基づく専門家混合モデル

（Mixture of Experts Based Multi-Task Supervise Learning from Crowds）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から「クラウドワーカーのラベルをうまく扱う研究」が良いと言われまして。うちの現場でも検品やデータ整理に役立ちますかね？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！クラウドワーカーのラベルを賢く使えると、データ準備のコストを下げてAIの精度を上げられるんです。今日は分かりやすく、要点を3つに絞って説明できるようにしますよ。

田中専務

まず率直に聞きます。投資対効果、ROIの面で期待できる改善点は何でしょうか？現場は人手と時間がネックでして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論だけ先に言うと、データラベルの質が上がればAIの学習に掛かる反復回数が減り、現場の手直しも減ります。要点は、1) ラベル品質の向上、2) データ補完による工数削減、3) 現場判断の精度向上、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

論文では「Mixture of Experts (MoE)」という言葉が出てきますが、これは要するにどういう仕組みですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、Mixture of Experts (MoE) は多数の専門チームを用意して、課題に応じて最適なチームに仕事を振る仕組みです。ビジネスで言えば、製造ラインを部分専門化して「キズ検査班」「寸法検査班」を使い分けるのと同じで、項目ごとの特徴に応じて最適な

論文研究シリーズ
前の記事
推薦の説明を評価・特徴と整合させるための相互情報量最大化
（Aligning Explanations for Recommendation with Rating and Feature via Maximizing Mutual Information）
次の記事
海中音響信号の雑音除去アルゴリズムの現状と展望
（Underwater Acoustic Signal Denoising Algorithms: A Survey of the State-of-the-art）
関連記事
第三者を導入したスタックバーグゲーム
（Stackelberg Games with the Third Party）
光の偏光実験にモデリング学習目標を組み込む方法
（Incorporating learning goals about modeling into an upper-division physics laboratory experiment）
重力波事象 GW150914 および GW151226 に伴うスーパーカミオカンデでのニュートリノ探索
（SEARCH FOR NEUTRINOS IN SUPER-KAMIOKANDE ASSOCIATED WITH GRAVITATIONAL WAVE EVENTS GW150914 AND GW151226）
スパースガウス過程による情報的計画とオンライン学習
（Informative Planning and Online Learning with Sparse Gaussian Processes）
タイプ2活動銀河核におけるブラックホール質量推定の比較解析
（Classical vs. Quantum Machine Learning and Deep Learning Approaches）
Omega：楽観的EMA勾配
（Omega: Optimistic EMA Gradients）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
複数目標の同定とオフポリシー学習を組み合わせた適応クラスタリング手法の実用的意義
  • 論文研究
氷期サイクルのためのMaasch–Saltzmanモデルの力学系解析
（Dynamical systems analysis of the Maasch–Saltzman model for glacial cycles）
  • 論文研究
CardiacNET：多視点CNNによるMRIからの左心房および近位肺静脈のセグメンテーション CardiacNET: Segmentation of Left Atrium and Proximal Pulmonary Veins from MRI Using Multi-View CNN
  • 論文研究
居住可能な系外惑星と生命探索のための統計的比較惑星学アプローチ
（A Statistical Comparative Planetology Approach to the Hunt for Habitable Exoplanets and Life Beyond the Solar System）
  • 論文研究
LinkedIn Salary: A System for Secure Collection and Presentation of Structured Compensation Insights to Job Seekers
（LinkedIn Salary: 構造化された報酬情報を安全に収集・提示するシステム）
  • 論文研究
固有表現認識のための転移学習
（Transfer Learning for Named-Entity Recognition with Neural Networks）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Research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