REPLACE_CONTENT
データサイエンティストは学術文献をどうレビューするか（How Data Scientists Review the Scholarly Literature）
関連する記事
- 論文研究
ノイズラベル下での頑健な医療画像セグメンテーションのための適応的ラベル修正 (Adaptive Label Correction for Robust Medical Image Segmentation with Noisy Labels)
田中専務拓海先生、最近うちの若手が医療画像のAIでラベルが汚れていると性能が落ちると言うのですが、具体的に何が問題なのでしょうか。投資対効果の観点から教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言いますと、ラベルの誤りは学習を誤った方向に導き、性能低下という形でRO
- 論文研究
ビジネス洞察のためのVTS誘導型AIインタラクションワークフロー（VTS-Guided AI Interaction Workflow for Business Insights）
田中専務拓海先生、最近部下から見せられた報告書が分厚くて困っております。短時間で本当に役立つ示唆が得られるものか心配で、AI導入の費用対効果が見えません。これって要するに、AIに全部任せていいのか、それとも人の目は必須なのか、という話になりますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！
- 論文研究
大規模データのためのカットオフ最適化による特徴選択（FeatureCuts: Feature Selection for Large Data by Optimizing the Cutoff）
田中専務拓海先生、最近『FeatureCuts』という手法が業界で話題だと聞きましたが、これって我が社のようなデータが多くて人手が限られる現場でも効果がありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！FeatureCutsは大量の特徴量から必要なものだけを自動的に絞る考え方で、主に計算時間を減ら
- 論文研究
3Dゲームにおける軌跡追従のためのワールドモデル適応 — ADAPTING A WORLD MODEL FOR TRAJECTORY FOLLOWING IN A 3D GAME
田中専務拓海先生、最近部下から論文の話を聞いてきて「世界モデルを使ってゲーム内の軌跡を真似する」とか言われたのですが、正直ピンと来ないんです。これって要するに何ができるようになるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に整理しますよ。要点は三つです。まず、
- 論文研究
マルチ時系列Sentinel-2衛星画像を用いた自己注意型ネットワークの領域対抗的訓練による土地被覆分類（Domain-Adversarial Training of Self-Attention Based Networks for Land Cover Classification Using Multi-Temporal Sentinel-2 Satellite Imagery）
田中専務拓海先生、最近部下が「ドメイン適応って技術が重要です」と言ってきて、正直ピンと来ないのですが、実務でどう役に立つのか簡単に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！田中専務、簡潔に言うとDomain Adaptation（DA：ドメイン適応）は、ある地域で学習
- 論文研究
ワイヤレス環境でのLLM層分割の最適化：モデルベース強化学習によるエッジ推論の効率化 (Adaptive Layer Splitting for Wireless LLM Inference in Edge Computing: A Model-Based Reinforcement Learning Approach)
ワイヤレス環境でのLLM層分割の最適化：モデルベース強化学習によるエッジ推論の効率化Adaptive Layer Splitting for Wireless LLM Inference in Edge Computing: A Model-Based Reinforcement Learnin