データセット 発声に困難を抱える人の音声コミュニケーションを支援するモデル用のデータセットの開発(1/2)
１．発声に困難を抱える人の音声コミュニケーションを支援するモデル用のデータセットの開発(1/2)まとめ ・自動音声認識(ASR)テクノロジーは発声に困難を持つ個人を支援する可能性を秘めている ・ASRの精度向上は著しいが発声に困難を持つ個人...
人工知能/機械学習
データセット 
基礎理論 教師あり学習を使って外れ値を発見する(3/3)
１．教師あり学習を使って外れ値を発見する(3/3)まとめ ・異常検出は必ずしも完全に異なるか否かではなく一部に欠陥があるか否かで定義される ・回転予測と分布増強対照学習はテクスチャ異常検出では高い性能を発揮できない ・テクスチャ異常検出用に...
基礎理論 教師あり学習を使って外れ値を発見する(2/3)
１．教師あり学習を使って外れ値を発見する(2/3)まとめ ・通常の対照学習は、異常値ではない通常のサンプルの特徴表現が球上に均一に分散される ・1クラス対照学習では支障が出るため分布増強(DA:Distribution Augmentati...
基礎理論 教師あり学習を使って外れ値を発見する(1/3)
１．教師あり学習を使って外れ値を発見する(1/3)まとめ ・アノマリー検出、外れ値検出、分布外検出は欠陥品検出や不正取引検出など応用範囲が広い ・1クラスサポートベクターマシンは異常検出に良く使われるが最近の進歩の恩恵を受けていない ・自己...
ヘルスケア ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)
１．ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)まとめ ・固有の疾患を発見するモデルが利用可能であっても、異常検出モデルは有用 ・モデルが異常を特定するために焦点を合わせた領域は放射線科医の関心領域に近い ・緊急の...
ヘルスケア ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(1/2)
１．ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(1/2)まとめ ・肺がん、結核、気胸などの特定の状態を検出する機械学習モデルはすでに開発されている ・しかし各モデルは固有の症例を検出するだけなので他の症例を見逃してしまう恐...
モデル Omnimattes：動画内の影や砂煙も切出す事ができる最先端の人工知能(2/2)
１．Omnimattes：動画内の影や砂埃も切出す事ができる最先端の人工知能(2/2)まとめ ・画像を操作する手法は、偽情報を生成するために悪用される可能性があるので留意が必要 ・オムニマットは現状の制限としてカメラ位置が固定していないと画...
モデル Omnimattes：動画内の影や砂煙も切出す事ができる最先端の人工知能(1/2)
１．Omnimattes：動画内の影や砂埃も切出す事ができる最先端の人工知能(1/2)まとめ ・前景と背景の分離を定義するマット画像があると画像やビデオの編集操作が容易になる ・最近の人工知能は画像やビデオ内に自動でマットを作成できるが影や...
アプリケーション 発声に困難を抱える人を自分自身の声で話せるようにする試み(2/2)
１．発声に困難を抱える人を自分自身の声で話せるようにする試み(2/2)まとめ ・通常のNATモデルはカンマの後にくる「two」と「too」を混同してしまう ・PnG NATモデルは、入力として音素に加えて書記素を受け取るので空白を適切に扱え...
アプリケーション 発声に困難を抱える人を自分自身の声で話せるようにする試み(1/2)
１．発声に困難を抱える人を自分自身の声で話せるようにする試み(1/2)まとめ ・ルー・ゲーリッグはALSで亡くなった野球選手で最も幸運な男というスピーチを行った ・ALSを発症して発声が困難になった元NFL選手がゲーリッグのスピーチを自声で...
入門／解説 Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(3/3)
１．Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(3/3)まとめ ・複数の方法/ツール、アウトソース先を組み合わせて最適なやり方を探る事が重要 ・反復的なアプローチを採用し、量より質を優先した多様性のあるラ...
入門／解説 Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(2/3)
１．Agile Data Labeling：それが何であり、なぜそれが必要なのか？(2/3)まとめ ・データに注釈／ラベルを付ける作業は労力がかかるが第三者にアウトソーシングするのも困難 ・会ったことのない完全に見知らぬ人に作業内容を一から...