知覚駆動型テクスチャ生成（Perception Driven Texture Generation）
田中専務拓海先生、最近部下から「画像生成で人の表現を入力にできる論文がある」と聞きまして。うちの製品デザインや素材評価に使えないかと考えたのですが、正直仕組みがよく分かりません。要するに何ができるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この研究は「人が言葉で説明す
Evaluation
4655時空間的な顔表情認識（Spatio-Temporal Facial Expression Recognition Using Convolutional Neural Networks and Conditional Random Fields）
田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『動画で表情解析を導入すべきだ』と言われているのですが、正直何がどう違うのか分からず困っています。これって要するに投資に見合う効果があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば本質が分かるようになり
デフォルトハイパーパラメータ設定の評価が及ぼす影響（On the Use of Default Parameter Settings in the Empirical Evaluation of Classification Algorithms）
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『論文読め』と言われたのですが、題名を見てもピンと来ません。要するに、うちが機械学習を評価するときに気を付けるべきポイント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、簡単に整理しますよ。結論を先に言うと
Twitter100k による弱教師ありクロスメディア検索の現実的ベンチマーク（Twitter100k: A Real-world Dataset for Weakly Supervised Cross-Media Retrieval）
田中専務拓海先生、最近部下から『Twitterのデータで研究している論文がある』と聞きましてね。うちの現場にも関係ありますかね。率直に言ってデジタルは苦手でして、何が新しい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、一緒に整理すれば現場で使えるかどうかが見
機械学習のための実用的コアセット構築（Practical Coreset Constructions for Machine Learning）
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「データを小さくまとめる技術が重要だ」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、本当に投資に値しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で申し上げると、大量データを小さな代表データに置き換える方法は、計算コス
複数のロガーからのログ化バンディットフィードバックを用いた有効評価（Effective Evaluation Using Logged Bandit Feedback from Multiple Loggers）
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「ログデータを使って新しい施策を評価できる」と言われて困っております。A/Bテストを毎回回せない現場事情がありまして、要するに古いデータで新しい案の成否を測れるのか知りたいのですが、簡単に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴
音声認識の並列学習アルゴリズムの実証評価（Empirical Evaluation of Parallel Training Algorithms on Acoustic Modeling）
田中専務拓海先生、最近部下から『並列学習で学習時間を短縮できます』と言われまして、正直どれを選べばよいの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、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この論文はBMUFという手法が実務的に最も安定して
条件付き加速レイジー確率的勾配降下法（Conditional Accelerated Lazy Stochastic Gradient Descent）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下からこの論文が良いと聞いたのですが、正直タイトルだけだと難しくて。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って噛み砕いて説明できますよ。まず結論から言うと、この研究は『計算リソースを抑えつつ、確率的最適化の収束を速める手法』を
Label Stability in Multiple Instance Learning（Label Stability in Multiple Instance Learning）
田中専務拓海さん、最近聞いた論文の話で現場で使えるものかどうか判断したいのですが、「Multiple Instance Learningって、要はラベルの粗いデータで細かいところまで予測する仕組み」という理解で合っていますか。うちの現場に導入する価値があるか知りたいのです。AIメンター拓海
条件付き系列生成敵対的ネットワークによるニューラル機械翻訳の改善（Improving Neural Machine Translation with Conditional Sequence Generative Adversarial Nets）
田中専務拓海先生、最近部下から「GANを翻訳に使える」と言われましてね。そもそもGANって翻訳とどう関係あるんでしょうか。うちが投資する価値があるのか、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！まず結論から言うと、この論文は「生成モデルが出す訳文を人間らしくす