Data Governance

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データセキュリティの総説:サイバーセキュリティの実践と機械学習の課題(A Survey of Data Security: Practices from Cybersecurity and Challenges of Machine Learning)

田中専務拓海先生、最近部下から「機械学習にデータセキュリティが重要だ」と急に言われ始めまして、正直何から手をつけていいか分かりません。要するに私たちの工場で何が変わるんでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、機械学習(Machine

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機械学習を用いるシステムの要件定義の現状と課題(Status Quo and Problems of Requirements Engineering for Machine Learning)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「ML(Machine Learning/機械学習)を入れれば業務が変わる」と騒いでおりまして、何から手を付ければいいか正直わかりません。要するに最初に何を決めればいいんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理できますよ。結論か

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GraphGPTのグラフ命令チューニング(GraphGPT: Graph Instruction Tuning for Large Language Models)

田中専務拓海先生、最近部下から「グラフデータに強い大規模言語モデルが来ている」と聞きまして。正直、グラフって何に役立つのかピンと来ません。要するに我が社で何ができるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、整理していきますよ。まず結論だけ端的に言うと、今回の研究は

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大規模言語モデルの活用における課題と要因(Challenges and Contributing Factors in the Utilization of Large Language Models)

田中専務拓海先生、最近社内で「LLMを使おう」と言われて困っているのですが、正直何から手を付けていいかわかりません。要するに投資に値する技術なのか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、田中専務。まず結論だけ端的に言うと、LLM(Large Language Mo

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ArcheTypeによる列型注釈の実用化(ArcheType: A Novel Framework for Open-Source Column Type Annotation using Large Language Models)

田中専務拓海先生、最近部下から『ArcheType』って論文を読めと言われましてね。AIで表の列にラベルを付けるって話らしいんですが、正直ピンと来なくて。要するにうちの在庫表に使えるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を追って説明しますよ。まずこの論文は

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MoCo-Transfer:限られたデータ領域における分布外コントラスト学習の検討(MoCo-Transfer: Investigating out-of-distribution contrastive learning for limited-data domains)

田中専務拓海先生、最近部下から『画像データが少ないなら外のデータで学習させれば良い』と言われまして、正直ピンと来ないのです。今回の論文は簡単に言うと何が新しいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の研究は、医療画像のように現場で得られるデータが少ない場合に、別の領域の

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合成データにおけるスケーラビリティ、プライバシー、性能のトレードオフ(Trading Off Scalability, Privacy, and Performance in Data Synthesis)

田中専務拓海さん、最近うちの現場で「合成データを使えば個人情報の扱いが楽になる」と聞きましたが、本当に実務で使えるんですか?投資対効果が知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!合成データは確かに現場の負担を減らせますよ。要点は三つです。まずはプライバシー保護、次に元データに

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DRUGASSIST:分子最適化のための大型言語モデル (DRUGASSIST: A LARGE LANGUAGE MODEL FOR MOLECULE OPTIMIZATION)

田中専務拓海先生、最近“製薬の話”が社内で増えてきましてね。部下から『AIで創薬を効率化できます』と言われるのですが、正直ピンと来ないんです。要するに何が新しいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと最近はLarge Languag

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次元的神経イメージング・エンドフェノタイプ(Dimensional Neuroimaging Endophenotypes: Neurobiological Representations of Disease Heterogeneity Through Machine Learning)

田中専務拓海先生、最近部下から「脳画像と機械学習で患者を分類する研究」が進んでいると聞きまして、正直何がどう変わるのか分かりません。経営として投資する価値があるか、要点を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分かりますよ。結論を先に言

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差分プライバシーと文脈的整合性の統合 (Integrating Differential Privacy and Contextual Integrity)

田中専務拓海先生、最近“差分プライバシー”とか“文脈的整合性”って言葉を聞きますが、うちの現場にどう関係あるんでしょうか。正直、数学の話は苦手でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しい言葉は身近な例で説明しますよ。今日は論文の要旨を、お客様の視点で3点に絞ってお伝えし