269367記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 変分ベイズによる高速ロバストネス定量化（Fast robustness quantification with variational Bayes）
2 分で読了
0 views

変分ベイズによる高速ロバストネス定量化

（Fast robustness quantification with variational Bayes）

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、お忙しいところ恐縮です。役員からAI導入の話が出ておりまして、ベイズとかロバストとか言われているのですが、正直ピンと来ておりません。要点をわかりやすく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、一緒に整理していきましょう。今回扱う論文は、ベイズモデルの結論が”事前情報（prior）への影響にどれだけ強いか”を速く測る方法を示しています。まずは結論を3点でまとめますよ。1) 結論の頑健性を速く測れる、2) 精度は高い、3) 計算コストが大幅に下がる、です。

田中専務

結論は分かりました。ただ、そもそもベイズって何が良いんでしたっけ。ウチの現場で使うメリットが知りたいんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、ベイズは

論文研究シリーズ
前の記事
オンライン学習による適応型・スケーラブルなAndroidマルウェア検出
（Adaptive and Scalable Android Malware Detection through Online Learning）
次の記事
重力波事象GW150914/GW151226に伴う電子反ニュートリノ探索
（Search for electron antineutrinos associated with gravitational wave events GW150914 and GW151226 using KamLAND）
関連記事
確率的回路のパラメータ学習の再考
（Rethinking Probabilistic Circuit Parameter Learning）
バリウムチタン酸塩の強誘電相転移をDFT精度かつ収束したサンプリングでモデル化する
(Modeling the ferroelectric phase transition in barium titanate with DFT accuracy and converged sampling)
カーボン効率に配慮したニューラルアーキテクチャ探索
（Carbon-Efficient Neural Architecture Search）
深部ブーム粘土ブロック試料における吸引効果
（Suction effects in deep Boom clay block samples）
GaAsN合金におけるスピン依存再結合
（Spin-dependent recombination in GaAsN alloys）
AI開発におけるグローバル包摂の限界
（The Limits of Global Inclusion in AI Development）
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
ベイジアン・スパーシティからゲーティッド回帰ネットワークへ
（From Bayesian Sparsity to Gated Recurrent Nets）
  • 論文研究
Scalable Kernel K-Means Clustering with Nyström Approximation: Relative-Error Bounds
（スケーラブルなカーネルK平均クラスタリングとNyström近似：相対誤差境界）
  • 論文研究
文脈ごとに語を埋め込む技術
（Learning to Embed Words in Context for Syntactic Tasks）
  • 論文研究
World of Warcraftにおけるプレイヤー行動の設定
（Setting Players’ Behaviors in World of Warcraft through Semi-Supervised Learning）
  • 論文研究
カテゴリ時系列のグレンジャー因果ネットワーク
（Granger Causality Networks for Categorical Time Series）
  • 論文研究
巨大星の進化：局所群でのギャップを埋める
（The Evolution of Massive Stars: Bridging the Gap in the Local Group）
  • 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