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Bias

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対数線形モデルの分配関数推定を劇的に速くするLSHベースの無偏サンプリング（A New Unbiased and Efficient Class of LSH-Based Samplers and Estimators for Partition Function Computation in Log-Linear Models）

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『この論文で分配関数が早く計算できるらしい』と聞いて驚いているのですが、社内の投資対効果を考えると実務的に何が変わるのかが掴めず困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点をまず三つ

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DeepSD：単一画像超解像による高解像度気候変動予測の生成 (DeepSD: Generating High Resolution Climate Change Projections through Single Image Super-Resolution)

田中専務拓海先生、最近部下から「ダウンサンプリングの代わりに画像処理の技術を使う論文がある」と聞きまして、正直ピンと来ません。うちの工場の設計にどう役立つのか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、一緒に分かりやすく整理しますよ。要点を3つでまとめると、(

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宇宙初期における銀河クラスタリングの光度・質量依存性（Luminosity and Stellar Mass Dependence of Galaxy Clustering at z∼3）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『この論文、会社のデータ分析にも参考になる』と言われまして、正直ピンと来ておりません。要するに我々の現場で使えるものなのか、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！大丈夫です、落ち着いて一緒に紐解いていきましょう。今

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平均教師法（Mean Teacher）— Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「Mean Teacher」って論文を読めと言われましてね。正直、半教師あり学習とか聞いてもピンと来ないのですが、うちの投資に値する技術かどうか端的に教えてもらえますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論からです。M

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正と未ラベルのみで学ぶ非負リスク推定（Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator）

田中専務拓海先生、最近部下に「未ラベルデータしかないときの学習方法」が重要だと聞きました。要はラベル付けコストを下げ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！その通りです。Positive-Unlabeled learning（PU learning、正例と未ラベルの

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推薦システムと人間の相互作用（Human Interaction with Recommendation Systems）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「推薦システムを入れれば売上が伸びる」と言うのですが、推薦って本当にそんなに簡単に効果が出るものなんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！推薦システム（recommendation system、RS、推薦システム）は確かに効率を上げますが、そ

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Inertial Odometry on Handheld Smartphones（ハンドヘルドスマートフォン上の慣性オドメトリ）

田中専務拓海さん、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「スマホだけで位置を追跡できる技術がある」と聞きまして、投資案件として検討したいのですが、本当にスマホだけでできるものなのですか？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ですよ。結論から言うと、適切

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高次元・少サンプル設定におけるサポートベクターマシンとバイアス補正（Support vector machine and its bias correction in high-dimension, low-sample-size settings）

田中専務拓海先生、最近部下に「高次元データでSVMを使おう」と言われて困っています。高次元って要は変数がやたら多いってことですよね。うちの現場ではサンプルが少ないんですが、それでも使えるものなのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務！まず結論を端的に言うと、変数が非常に

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音韻同化と異化に関する再帰型ニューラルネットワークの固有バイアス（Inherent Biases of Recurrent Neural Networks for Phonological Assimilation and Dissimilation）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、部下から「RNNが言語の傾向を説明できる」と言われまして、現場導入の判断材料にしたく理解したいのですが、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！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この研究は「単純な再帰型

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確率を計算することで単語学習が単純化される（Calculating Probabilities Simplifies Word Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「小さなデータでもAIは学べます」なんて言われて困っているのですが、本当でしょうか。どうやって少ない情報から意味を見つけるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、可能です。今回紹介する研究は、少ない観察でも単語の意味を学べる仕組みをどう設計

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