考えすぎない学習による高速ディープラーニング(IDK Cascades: Fast Deep Learning by Learning not to Overthink)
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『AIはもっと早く動かせる』と言われましたが、本当に今のモデルは無駄に時間を使っているのでしょうか。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。結論から言うと、論文は『多くの入力では重いモデルが余計に考えすぎている
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『AIはもっと早く動かせる』と言われましたが、本当に今のモデルは無駄に時間を使っているのでしょうか。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。結論から言うと、論文は『多くの入力では重いモデルが余計に考えすぎている
田中専務拓海先生、最近部下から「会話を自然にするためにバックチャンネルを使え」と言われたのですが、そもそもバックチャンネルって何でしょうか。ここから教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!バックチャンネルは相手の話を聞いていることを示す小さな反応で、相槌やうなずき、短い音
田中専務拓海先生、最近部下から「重み共有が大事な論文がある」と聞きまして。正直、重み共有って聞いただけで何のことやらでして、まずは要点を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「同じ重みを繰り返し使う設計(重み共有)が、学習をぐっと楽にする」
田中専務拓海先生、最近部下に「敵対的攻撃でモデルが騙される」と言われまして、正直ピンと来ていません。要はうちの製品の判定が外部の悪意で誤るという認識で合っていますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!その理解でほぼ合っていますよ。そこで本日は「敵対的例(adversarial ex
田中専務拓海さん、この論文って要するに何を変えるんですか。現場で使える話に噛み砕いてください。うちも現場での画像解析に使えるなら検討したいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この研究は「深い学習(Deep Learning)」と「従来の手法(unsupervised sali
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「画像データで腫瘍の将来の大きさを予測できる」と聞いて驚いているのですが、うちの現場で役に立つのかどうか見当がつきません。要点を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、順を追って説明しますよ。結論から
田中専務拓海先生、最近部下から「ベイズで見るディープラーニングが重要だ」と聞いたのですが、正直何が変わるのかピンと来ません。要するにうちの工場で投資する価値はあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論から言うと、大きく三つの利点があります。まず予測の不確実性を定量化で
田中専務拓海先生、最近「環境雑音に強い音声認識」って話を聞きまして。うちの工場でも現場騒音で音声入力が使えないって部長が困ってまして、本当に導入価値があるのか知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まず結論だけお伝えすると、深層学習(Deep Learning)を用いた手
田中専務拓海先生、最近部下から“Surface Networks”って論文の話を聞いたのですが、正直何がどう会社に役立つのかピンと来ません。要するに、我々の現場で使える投資対効果はどこにあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。
田中専務拓海さん、現場から『群衆をリアルタイムで見てほしい』と要望が出て困っているんです。事故や暴動を未然に防げるなら投資する価値はあると思うのですが、何から手を付ければ良いのか見当がつきません。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。群衆解析には人数の推定