深層畳み込みガウス過程によるベイズ画像分類（Bayesian Image Classification with Deep Convolutional Gaussian Processes）
田中専務拓海先生、最近、部下から「ベイズ系の手法で信頼できる分類器を作れる」と聞きまして、うちの現場でも使えるのか気になっております。要するに、間違ったときに“どれだけ自信があるか”が分かるってことでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。一言で言えばそ
Bayesian
3229確率的枠組みによるQuantum Clusteringの実用化（A Probabilistic framework for Quantum Clustering）
田中専務拓海先生、最近部下から「Quantum Clusteringってすごいらしい」と言われまして。正直、名前聞いただけで身構えてしまうのですが、要するに何ができる技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Quantum Clusteringは物理の考え方をデータ解析
ベイズモデル不確実性の簡潔な案内（A Parsimonious Tour of Bayesian Model Uncertainty）
田中専務拓海先生、最近部下から『モデルをたくさん比較して最適なものを選びましょう』と言われているのですが、正直何を基準に選べばいいのか分かりません。要するに投資に見合う効果が出るかどうかだけで判断すればいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！モデルをたくさん試す現代のや
時間変動するスパース信号の推定を改善するSBL-DF（Sparse Bayesian Learning with Dynamic Filtering for Inference of Time-Varying Sparse Signals）
田中専務拓海先生、最近役員から『時系列データにAIを入れたい』と急に言われて困っています。現場はセンサーで取ったデータが変化するから難しい、という話なんですが、そもそも何が難しいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！時系列データの難しさは、信号の中身が時間で変わる点です。変化が少ない
モバイル向けDNNの構造的ベイズ圧縮（Structured Bayesian Compression for DNNs in Connected Healthcare）
田中専務拓海先生、最近部下から『モデルを軽くして現場に入れろ』と言われて困っているんです。論文の話を聞いたらいいかと思いまして、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、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文は、深層学習モデルを「小さく」「速く」する方法
ベイズによる変化点のオンライン予測 (Bayesian Online Prediction of Change Points)
田中専務拓海先生、最近部下から「変化点検出」が重要だと聞きまして、業務に使えるか判断したくて話を聞きたいのですが、何が変わるのか端的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！簡潔に言うと、本論文は「変化点を見つけるだけでなく、次に変化が起こるまでの残り時間（resi
Gaussian Mean Fieldが示す学習情報の上限による正則化（Gaussian Mean Field Regularizes by Limiting Learned Information）
田中専務拓海先生、最近部下から"Gaussian Mean Field"って論文の話を聞きまして、なんだか正則化に効くって聞いたんですが、現場でどう役立つのかがさっぱりでして…。投資対効果の観点でざっくり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、これは難しく聞
シミュレーション誘導反復プルーニングによる効率的なネットワーク圧縮（Effective Network Compression Using Simulation-Guided Iterative Pruning）
田中専務拓海先生、最近部下から「モデルを小さくすれば組み込みに入れられる」と言われまして、でも本当かどうか分からないんです。要するに現場で使える話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、これは実務的な問題で、要点は三つです。モデルを軽くすること、精度を保つこと、現場に
目的間の優先度を組み込んだ多目的ベイズ最適化 (Multi-objective Bayesian optimisation with preferences over objectives)
田中専務拓海先生、最近部下から『多目的最適化』って話を聞いたのですが、現場に導入する価値は本当にあるのでしょうか。投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、複雑に見えますが、順を追えば必ず理解できますよ。今回の論文は『複数の目的（例：コストと品質）を同時に
サイクル式確率的勾配MCMCによるベイズ深層学習の再活性化（Cyclical Stochastic Gradient MCMC for Bayesian Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近の論文で「サイクル式のSG‑MCMC」っていうのを見かけましたが、うちの現場にも役立ちますか？正直、MCMCって昔の手法でしょ、としか思えないのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、複雑に見えますが本質はシンプルです。要点は三つで、1) MCMCで