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前提（Premise）の活用が変える視覚質問応答（Visual Question Answering）の実用性 — The Promise of Premise: Harnessing Question Premises in Visual Question Answering

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「VQAが重要です」と言ってきて困っているんです。そもそも画像に聞くAIって、本当に実務で使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、この論文は「問いの中にある前提（premise）を扱えば、画像質問応答の誤答や無関

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構造適応による半教師あり生成モデルの適正化（Towards well-specified semi-supervised model-based classifiers via structural adaptation）

田中専務拓海さん、最近うちの若手から「半教師あり学習を使えばデータが足りない部品分類が楽になります」と聞いたのですが、そもそも半教師あり学習って現場で本当に使えるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！半教師あり学習（semi-supervised learning）は、ラベル

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最小二乗回帰のための確率的勾配降下法の加速（Accelerating Stochastic Gradient Descent For Least Squares Regression）

田中専務拓海先生、最近部下から『この論文が面白い』と聞いたのですが、確率的勾配降下法って投資対効果の説明が難しくて困っています。要するに何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、この研究は「不安定だと考えられてきた高速化手法を、最小二乗問題の確率

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高次元における仮説検定の柔軟なフレームワーク (A Flexible Framework for Hypothesis Testing in High-dimensions)

田中専務拓海先生、最近部下から「高次元データの検定」って話を聞いたのですが、正直ピンと来ません。現場で何ができるようになる話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要するに、パラメータの数がデータ数を超える、いわゆる高次元 (high-dime

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高分散サンプルに注目する学習（Active Bias: Training More Accurate Neural Networks by Emphasizing High Variance Samples）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から『この論文を参考に学習データの使い方を変えればいい』と言われたのですが、そもそも何をどう変えるのか見当がつきません。要点をまず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！簡単に言うと、この論文は『どのデータを

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より良いVisual Question Answeringデータセットを作るための負の発見（Being Negative but Constructively: Lessons Learnt from Creating Better Visual Question Answering Datasets）

田中専務拓海先生、最近部下がVisual QA（ビジュアル質問応答）ってやつを導入したいと言いまして、要するに画像に対する質問に答えさせるAIって理解でいいですか？ただ当社には画像データはあっても、本当に導入効果が出るのか不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結

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差分可能なスケジュールドサンプリングによるクレジット割当手法（Differentiable Scheduled Sampling for Credit Assignment）

田中専務拓海先生、この論文のタイトル、長いですね。要するに何を変える研究なんでしょうか。現場導入の判断に役立つ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！この論文は「モデルが連続する判断ミスの原因を学習できるようにする」ことを目指しているんですよ。つまり学習中に過去

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MUSEを用いた銀河のガス剥ぎ現象（GASP I: GAS STRIPPING PHENOMENA IN GALAXIES WITH MUSE）

田中専務拓海先生、最近部下が「GASPという論文を読め」と言ってきましてね。ガスが剥ぎ取られる銀河の話だと聞きましたが、我々の製造現場に関係ありますかね。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、田中専務！GASPは天文学の調査論文で、直接の産業応用は遠い分野です

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大宇宙と巨大データ：天文学のための機械学習と画像解析（Big Universe, Big Data: Machine Learning and Image Analysis for Astronomy）

田中専務拓海先生、最近部下が『天文学のデータ分析が面白い研究をしている』と言うのですが、うちの現場に関係があるんですか。データが多いのは分かりますが、投資対効果が見えないと怖いんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！天文学のデータ解析は単に大きなデータを扱うだけでなく、実務で使え

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一般化ベルマン方程式と時間差分学習（On Generalized Bellman Equations and Temporal-Difference Learning）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「オフポリシーのTD学習が〜」と騒いでいて、何を言っているのかさっぱりでして。これって要するに現場で役に立つ話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、今日はその論文の要点を現場目線で噛み砕いて説明できますよ。まずは「何が問題

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