CATEGORY

Bias

4040
  • 論文研究

相互に連結したコミュニティ構造を持つ高次元データのための半確認的因子分析（SEMI-CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS FOR HIGH-DIMENSIONAL DATA WITH INTERCONNECTED COMMUNITY STRUCTURES）

田中専務拓海さん、最近部下が「因子分析で構造を把握できます」と言うのですが、我々のような変数が多くてサンプルが少ないデータだと使えないと聞きました。本当に使えないのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Confirmatory Factor Analysis (CFA) 確認的

  • Bias
  • 論文研究

大規模言語モデルのための自己教師あり位置バイアス除去 (Self-Supervised Position Debiasing for Large Language Models)

田中専務拓海先生、最近部署で『大規模言語モデル（Large Language Models）』を活用すべきだと言われまして。ただ、現場では回答が偏ると聞きました。そもそも位置バイアスって何ですか？経営判断で気にするべきポイントを教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！位置

  • LLM
  • , Bias
  • 論文研究

解析的スペクトルアルゴリズムにおける一般化誤差曲線（Generalization Error Curves for Analytic Spectral Algorithms Under Power-Law Decay）

田中専務拓海先生、最近部下に「この論文を読め」と言われたのですが、正直なところ題名を見ても何が重要かつかめません。要するに現場の業務にどう影響するんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。簡単に言えば、この研究はAIモデルが現場で『本当に使えるか』

  • Bias
  • , Gradient Descent
  • 論文研究

モデル平均化と二重機械学習（Model Averaging and Double Machine Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「二重機械学習とスタッキングで頑強に推定できる」と聞いたのですが、正直言って何がどう良いのか分かりません。現場に導入する価値はありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しい言葉を分解して説明しますよ。結論を先に言うと、モデル平均化（sta

  • Bias
  • , Machine learning
  • 論文研究

多パラメトリックMRIに基づく視覚経路セグメンテーションのラベル効率的ディープラーニング（LESEN: LABEL-EFFICIENT DEEP LEARNING FOR MULTI-PARAMETRIC MRI-BASED VISUAL PATHWAY SEGMENTATION）

田中専務拓海先生、最近スタッフから「ラベルの少ないデータでも使えるAIの論文がある」と聞いたのですが、うちの現場でも応用できるんでしょうか。正直、MRIとかセグメンテーションと聞くだけで頭が痛いんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、専門用語は噛み砕いて説明しますよ。要点

  • Bias
  • , Deep Learning
  • 論文研究

屋外大気汚染のモニタリングと予測における機械学習とIoTの応用（Applications of machine learning & IoT for Outdoor Air Pollution Monitoring and Prediction）

田中専務拓海先生、最近部下から「外気汚染の予測にAIとIoTを使えます」と言われまして、正直どう投資判断すればよいか分かりません。要点を端的に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、シンプルに言うと三点です。一つ、安価なセンサーとネットワークで長期データを

  • Bias
  • 論文研究

データセットの難易度と帰納的バイアスの役割（Dataset Difficulty and the Role of Inductive Bias）

田中専務拓海先生、最近部下から「データの中でどのデータが重要か分かる方法がある」と聞きまして、うちでも使えるか気になっています。要するにどれが外れ値でどれが学習に効くかを見分けられるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その話は「例題難易度スコア（example dif

  • Bias
  • 論文研究

逐次操作タスクにおける時間インデクシングを帰納的バイアスとして利用する手法（Time-Indexing as Inductive Bias in Deep RL for Sequential Manipulation Tasks）

田中専務拓海先生、最近部下から「時間情報を入れるとロボットの学習が速い」って話を聞きまして。本当にそんなに効果があるものなんですか？現場に導入する価値があるのか、投資対効果が知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、時間情報を明示的にポリシーに与えると、特

  • Reinforcement Learning
  • , Bias
  • 論文研究

Improving Diffusion-Based Image Synthesis with Context Prediction（文脈予測による拡散ベース画像生成の改善）

田中専務拓海先生、最近うちの若手から『拡散モデルってすごいですよ』と聞きまして、でも正直なんのことか分からないんです。今回の論文は何を変えたんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この論文は『一つ一つのピクセルや特徴が、周囲の文脈をよりよく予測するように学習さ

  • Diffusion Model
  • , Evaluation
  • , Bias
  • 論文研究

DeepPhysiNet：深層学習と大気物理を結びつけた連続的で高精度な気象モデル（DeepPhysiNet: Bridging Deep Learning and Atmospheric Physics for Accurate and Continuous Weather Modeling）

田中専務拓海先生、最近部下から『この論文はNWPと深層学習の良いとこ取りだ』と言われたのですが、正直ピンと来ません。うちの工場の設備投資に応用できるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。要点は三つです。まず物理法則（大気の方程式）を学習

  • Bias
  • , Neural Networks
  • , Deep Learning