データセット Flan Collection：指示調整用のデータセットを更に充実(1/2)
１．Flan Collection：指示調整用のデータセットを更に充実(1/2)まとめ ・自然言語処理が新しいタスクに適応する能力は「指示調整」と呼ばれる多様な指示でモデルを訓練する事に起因する ・Flan Collectionは以前のFL...
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データセット 
ヘルスケア プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(2/2)
１．プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(2/2)まとめ ・略語展開タスクは構造化されていないため性能計測が困難であったが新規にアルゴリズムを開発した ・医療用略語に対する理解は一般人で30％未満、医師で90%...
入門／解説 DreamBoothで鬼滅の刃の隊服をナウシカに着てもらう事は可能
１．DreamBoothで鬼滅の刃の隊服をナウシカに着てもらう事は可能まとめ ・蟲繋がりで鬼滅の刃の蟲柱、胡蝶しのぶの隊服をナウシカに着てもらう試みの完成形 ・絵柄やスタイルだけではなく世界観の融合を感じるイラストが出来たので満足 ・概念理...
画像生成 スマホ写真で学習した人工知能はStable Diffusionの画像をどう評価するか？
１．スマホ写真で学習した人工知能はStable Diffusionの画像をどう評価するか？まとめ ・写真に写っている人とイラストに描かれている人は人工知能にとって異なる ・スマホ撮影写真の評価を行う人工知能にstable diffusion...
その他の調査 機械学習と脳の違い Part 4: ニューロンは数値表現が苦手
１．機械学習と脳の違い Part 4: ニューロンは数値表現が苦手まとめ ・機械学習は細かく数値を表現する能力に長けているが生物学的なニューロンでは難しい ・MLで要求されるような高精度な数値計算を実現する生物学的脳は遅すぎて使い物にならな...
その他の調査 機械学習と脳の違い Part 3: レイヤー構造の違い
１．機械学習と脳の違い Part 3: レイヤー構造の違いまとめ ・機械学習のレイヤーは整然とした層状構造だが脳は無秩序な結合を多数含んでいるように見える ・脳の160億の各ニューロンを他の全ニューロンと完全に接続するのは物理的に不可能 ・...
その他の調査 機械学習と脳の違い Part 2: パーセプトロンとニューロンの情報処理方法の違い
１．機械学習と脳の違い Part 2: パーセプトロンとニューロンの情報処理方法の違いまとめ ・人工的なパーセプトロンと生物学的なニューロンは情報伝達方法が根本的に異なる ・ニューロンは情報の到着順によって異なる反応をするがパーセプトロンは...
その他の調査 機械学習と脳の違い Part 1: ニューロンはとても遅い
１．機械学習と脳の違い Part 1: ニューロンはとても遅いまとめ ・脳のニューロンの情報伝達は遅く処理速度は約250Hz、つまり4ミリ秒に1回しか処理できない ・IntelのCore i9プロセッサは5.20GHzなので単純計算すると2...
データセット Auto Arborist Dataset：都市部に存在する樹木の分布を調査(2/2)
１．Auto Arborist Dataset：都市部に存在する樹木の分布を調査(2/2)まとめ ・森林モニタリングでは都市によって樹木分布が異なる分布シフトに対処が必要 ・属の分布は地理的にも都市の規模でも異なりロングテールになる事が困難...
データセット Auto Arborist Dataset：都市部に存在する樹木の分布を調査(1/2)
１．Auto Arborist Dataset：都市部に存在する樹木の分布を調査(1/2)まとめ ・都市部の樹木は人々の健康と福祉に貢献し、都市の気候変動への適応に不可欠であり重要 ・多くの都市ではコストがかかるので樹木の位置や種類に関する...
ヘルスケア 目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(2/3)
１．目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(2/3)まとめ ・モデルの性能をAUCで測定したところ、HbA1c の上昇を 67 ～ 70% で測定できた ・リストの上位5％を見ると69%はHbA1c測定値が9以上でこれは有意に高かった ...
基礎理論 オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)
１．オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)まとめ ・電気の流れの興味深い特性を道路ネットワークの経路問題に応用した事例の紹介 ・送信元と送信先の間に代替経路を構築する問題で電気の流れから得たアイデアを利用 ・抵抗を区間を横断するの...