CATEGORY

Training Data

335
  • 論文研究

一般化された低ランク更新（Generalized Low-Rank Update: Model Parameter Bounds for Low-Rank Training Data Modifications）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部署から「モデルをちょっと変えるだけでまた全部学習し直すのは無駄だ」という話が出まして、そんな効率化に関する論文があると聞きました。うちの現場でも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！その論文は、データの一部だけが増減

  • Training Data
  • 論文研究

一枚の実画像を用いた反復的超解像バイオメディカルイメージング（Iterative-in-Iterative Super-Resolution Biomedical Imaging Using One Real Image）

田中専務拓海先生、最近部下からこの『一枚の実画像で学習する超解像』という話が出てきまして、正直どこが画期的なのかがまだピンと来ておりません。要するに現場で使える技術なのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡潔にお伝えしますと、この研究は「大量の高解像画像がなくて

  • Training Data
  • , Bias
  • 論文研究

コンテキスト内学習を支える事前学習データの理解（Understanding In-Context Learning via Supportive Pretraining Data）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から『モデルに例を見せるだけで仕事を教えられる』という話を聞いて困惑しています。これって要するに現場に新しい学習をさせなくても、実行時に見本を示すだけでAIが学んでくれるという話ですか。導入に際して何を評価すべきか、投資対効果の観点で教えてくだ

  • Training Data
  • 論文研究

限られた学習データ下でのSAR ATRにおけるMobileNetV3の適用（SAR ATR under Limited Training Data Via MobileNetV3）

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「SARの画像認識にAIを入れるべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。今回の論文は何を示し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、簡潔にお伝えしますよ。結論はこうです。この論文は、合成開口レーダー（

  • Training Data
  • 論文研究

多様性とバイアスの物語：属性付き生成プロンプトによるLLMを用いたトレーニングデータ生成（Large Language Model as Attributed Training Data Generator: A Tale of Diversity and Bias）

田中専務拓海先生、AIでデータを作るという話を聞きましたが、現場に入れる前に本当に役立つのか心配です。要するに、どういう場面で投資対効果が見込めるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。今回の考え方は既存データが少ない、あるいは偏っている業務で威力を発揮します

  • LLM
  • , Training Data
  • , Bias
  • 論文研究

CT画像における超解像ネットワークの性能向上：コスト効率の良い学習データのシミュレーション (Enhancing Super-Resolution Network Efficacy in CT Imaging: Cost-Effective Simulation of Training Data)

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CT画像のAIとか超解像という話を聞いたのですが、正直ピンと来なくてして、現場に入れるべきか悩んでおります。要するに投資に見合う効果があるのか、まずそこ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

  • Training Data
  • 論文研究

ニューラルモデルの学習データ検証ツール（Tools for Verifying Neural Models’ Training Data）

田中専務拓海先生、最近社内で「トレーニングデータの検証」が話題ですけれど、正直何が問題なのか一言で教えてくださいませんか。顧客に説明する必要があって困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！短く言うと、作ったAIが何を学んだかを第三者が確認できる仕組みがないと、不正や誤用のリ

  • Training Data
  • 論文研究

地衡中規模乱流の機械学習のための訓練データの選択（On the choice of training data for machine learning of geostrophic mesoscale turbulence）

田中専務拓海さん、最近若い技術者から「データの選び方が重要だ」と聞くのですが、正直ピンと来ません。今回の論文は何を変えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は要するに、AIに何を学ばせるか（訓練データ）を工夫すると、より堅牢で信頼できる予測ができるという話ですよ

  • Training Data
  • , Machine learning
  • 論文研究

Patch-CNNによる高精度拡散テンソル推定（Patch-CNN: Training data-efficient deep learning for high-fidelity diffusion tensor estimation from minimal diffusion protocols）

田中専務拓海先生、お聞きしたいのですが、最近目にしたPatch-CNNという手法について、うちの現場でも使える話でしょうか。MRIの撮像時間を短くしたいという声が現場から上がっていまして、方針決定の参考にしたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Patch-CNNは、限られた

  • Training Data
  • 論文研究

近似・適応・匿名化（3A）：機械学習のためのプライバシー保護データ公開フレームワーク (Approximate, Adapt, Anonymize (3A): a Framework for Privacy Preserving Training Data Release 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「プライバシーを保ちながらデータを共有すべきだ」と言われまして、正直何を評価基準にすれば良いのか見当がつかないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。今回は「3A」と呼ばれる考え方で、経営判断で気に

  • Training Data