Average Biased ReLU による顔特徴量強化（Average Biased ReLU Based CNN Descriptor for Improved Face Retrieval）
田中専務拓海先生、最近部下が「既存の画像分類モデルの出力を少し変えるだけで現場の精度が上がる」と言い出しまして。具体的にどんな手法があるのか素人にもわかるように教えてくださいませ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。今回の論文は「ReLU（Rectifi
Bias
4265転移的バイアス除去埋め込みによるゼロショット学習の改良（Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning）
田中専務拓海先生、最近部下からゼロショット学習ってのを導入候補に挙げられて困ってまして、論文が山ほどあるんですがどれを見ればいいかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ端的に言いますと、この論文は「未学習クラス（今まで見たことのないカテゴリ）を誤って学習済み
人間動作データセットの自作生成（DIY Human Action Data Set Generation）
田中専務拓海先生、最近部下が「動画データを増やせばAIが強くなる」と言うのですが、実際どれだけ手間がかかるものなんですか。ウチみたいな中小だととても大規模収集は無理に思えるのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つだけです。データが多いほど
遅延フィードバック下の最良腕同定（Best arm identification in multi-armed bandits with delayed feedback）
田中専務拓海先生、最近うちの現場でも「結果が出るまで時間がかかる実験」をやることが多くて、部下から『AIで最適な選択を』と言われましたが、遅れて結果が返ってくるとどう対応すれば良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！遅延フィードバックがあると、どの選択肢（腕: arm）
疑似周辺尤度を使った教師ありGaussian process潜在変数モデルのベイズ推論（Pseudo-marginal Bayesian inference for supervised Gaussian process latent variable models）
田中専務拓海先生、最近部下から「論文を読め」と急に言われて困っております。タイトルが長くて何が要点なのかさっぱりでして、社内で説明できるレベルに落としたいのですが、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！この論文は「教師ありのGaussian process潜
雪上の女性も写すキャプション生成の偏りを正す研究（Women also Snowboard: Overcoming Bias in Captioning Models）
田中専務拓海さん、最近部下から「画像認識にAIを使えば説明文が自動で出る」と言われているのですが、モデルが勝手に人物の性別を決めつけてしまう問題があると聞きました。要するに、データの偏りが現場で問題になるということでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ 大丈夫、一緒に整理し
単一スコア比較では機械学習手法の優劣は決められない（Why Comparing Single Performance Scores Does Not Allow to Draw Conclusions About Machine Learning Approaches）
田中専務拓海先生、最近部下が「このモデルのスコアが業界最高だ」と言っているのですが、見せられたのはテストの一回分だけでした。これって本当に信頼していい数字でしょうか。投資対効果を考えると、根拠が弱いと困ります。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
データセットに「説明書」を付ける考え方（Datasheets for Datasets）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『データに説明書を付けよう』という話を聞きまして、正直ピンと来ていません。これって要するに何が違うんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に整理しますよ。結論を先に述べると、データセットに『説明書（data
物理学者のための機械学習入門（A high-bias, low-variance introduction to Machine Learning for physicists）
田中専務拓海先生、最近部下から「物理出身の人が書いた機械学習の良い入門論文がある」と聞いたのですが、私みたいな現場寄りの人間でも理解できる内容でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは物理学の言葉で機械学習（Machine Learning、ML）を説明するレビュ
音声の分離性能と現実一般化の課題（Generalization Challenges for Neural Architectures in Audio Source Separation）
田中専務拓海先生、最近、うちの部下が会議で「音声分離」だの「ディープラーニング」だの言ってまして、正直どこから手をつければいいか分からないのです。要するに社内で使え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！音声分離は雑音の中から一人分だけ声を取り出す技術ですよ。結論を