ドメイン知識と深層学習の組合せによる感情分析（Combination of Domain Knowledge and Deep Learning for Sentiment Analysis）
田中専務拓海さん、最近部下から「感情分析にDeep Learningを使えば一発で精度が上がる」と言われて困っております。ですが現場の用語や製品特性が違う話になると、うまく適用できない気がするのですが、これは本当に導入の価値があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論
Training Data
410眼鏡耐性を持つ顔認識のための顔合成（Face Synthesis for Eyeglass-Robust Face Recognition）
田中専務拓海先生、最近、部下から「眼鏡で顔認識が落ちる」という話を聞きまして、どうにも腑に落ちないのです。そもそも眼鏡でそんなに変わるものですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！眼鏡は顔の一部を隠すだけでなく、形状や反射でカメラが捉える特徴を変えてしまうんですよ。大丈夫、一緒に整
通貨為替予測における機械学習と遺伝的アルゴリズム、テクニカル分析の統合（Currency exchange prediction using machine learning, genetic algorithms and technical analysis）
田中専務拓海先生、最近部下から「為替予測にAIを使える」と言われまして、具体的に何ができるのか分からず不安です。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！本論文は、テクニカル分析（Technical Analysis: TA、価格や出来高の過去指標を
スペイン語ツイートの感情強度推定におけるデータ拡張と半教師あり学習の効果（UG18 at SemEval-2018 Task 1: Generating Additional Training Data for Predicting Emotion Intensity in Spanish）
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 "スペイン語のツイート分析でデータが足りないからAIが効かない" と言われまして、要するに少ないデータでも精度を上げる方法があるのかと気になっています。今回の論文はその辺りに答えがあると聞きましたが、本当ですか？AIメンター拓海
DeepMutation: 深層学習のためのミューテーションテスト（DeepMutation: Mutation Testing of Deep Learning Systems）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「テストデータの品質をミューテーションテストで評価すべきだ」と言うのですが、正直何のことか見当がつきません。要するに何が変わるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明できますよ。結論を先に言うと、DeepMutationは「テ
臨床向け音声データ拡張のための構音障害音声の合成（SIMULATING DYSARTHRIC SPEECH FOR TRAINING DATA AUGMENTATION IN CLINICAL SPEECH APPLICATIONS）
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『臨床音声データにAIを使おう』と言われまして、論文があると聞いたのですが、要点を簡単に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『健康な人の音声を病的な（構音障害＝dysarthric）
LiDARベースのセマンティックラベリングを大幅に改善する自動クロスモーダルトレーニング（Boosting LiDAR-based Semantic Labeling by Cross-Modal Training Data Generation）
田中専務拓海さん、最近部下から「LiDARを使ったAIを入れよう」と言われましてね。正直、何をどう期待していいのか分からず焦っております。今回の論文はうちの現場にどんな意味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！今回の論文は、LiDAR（Light Detection
訓練データの隠れたバイアスが評価を歪める（Performance Impact Caused by Hidden Bias of Training Data for Recognizing Textual Entailment）
## 1.概要と位置づけ結論を先に言う。訓練データの隠れたバイアスが存在すると、モデルの高い評価は真の理解ではなくデータの偏りの利用による可能性が高く、結果として現場で期待した性能を発揮しない危険がある。これはAI導入の投資対効果（ROI）を歪めるため、経営判断としてデータ品質の検証を導入する必要
特徴選択は学習データ汚染に耐えられるか（Is Feature Selection Secure against Training Data Poisoning?）
田中専務拓海先生、最近部下から「特徴選択を見直さないと攻撃される」と言われまして、正直何を心配すれば良いのか分かりません。要点を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず一言で言うと、本論文は「特徴選択（feature selection）が学習データの汚染（data
カメラ撮影スクリーン画像のモアレ除去を可能にした多段階学習（Demoir´eing of Camera-Captured Screen Images Using Deep Convolutional Neural Network）
田中専務拓海さん、最近部下に「スマホで撮った画面写真が見づらいのはAIで直せる」と言われて困っていまして。要は会議資料の写真がモアレだらけで、確認に時間が掛かるんですけど、本当にそれを自動でキレイにできるものなんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。要点は三