DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(2/2)
１．DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(2/2)まとめ ・患部を撮影した医療画像のピントがあっているかどうかは、正確な診断のために重要 ・デジタルスライドは数千の小さなパーツを繋ぎ合わせて作成されておりパーツによって焦点特性が異なる ・この問題を解決するために「ピントが外れている効果を加えた合成画像」を生成する手法を開発 ２．病理画像の焦点の品質の問題 以下、 […]
医療
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DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(1/2)
１．DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(1/2)まとめ ・機械学習モデルを様々なケースで使用できるようするために肌の違いを含む多様な学習データが必要 ・肌画像の多様性を改善するためDermGANと呼ばれるGANを使って画像を合成するモデルを開発 ・DermGANは、事前に指定した所定の肌の状態、場所、基礎となる肌色の特性を持つ画像を生成 ２．DermGANとは […]
Explainable AI:説明可能なAI(3/3)
１．Explainable AI:説明可能なAI(3/3)まとめ ・xAIよりAIが内包する偏見(bias)の解決に力を割くべきと主張する人もいる ・人間の意思決定も理由を説明できていない可能性があるが機械に説明を求めるのは意義があるのか？ ・「説明を行うシステムの追求」と「偏りが少なく公平性が高いシステムの追求」の両軸が必要 ２．説明可能なAI以外にも考慮しなければいけない事 以下、toward […]
Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)
- 2020.01.20
- 医療, 強化学習, モバイル, AI for Social Good, オープンデータ, TPU, 視覚, dataset, neurips, transformer, federated learning, paws, jeff dean
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 ２．オープンデータと […]
Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)
- 2020.01.15
- 医療, Pixel, モバイル, AI for Social Good, クラウド, 視覚, 音声, transformer, federated learning, jeff dean
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向上、ネットワーク接続がなくとも動作できるようになった ・医療分野では画像を使った困難な診断などで人間の専門家を支援できるレベルの精度を達成しつつある ２．AIによる […]