モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)まとめ ・なるべく全ての顔を画面に収めるモードと全ての顔を必ず画面に収めるモードの２つのモードを提供 ・今後の研究としてはテキストやロゴを新しいアスペクト比によりよ...
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モデル 画像生成 AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)まとめ ・テレビやデスクトップパソコン用のビデオはアスペクト比が違うのでモバイルデバイスでの再生に不適 ・従来のアスペクト比を修正する手法は固定箇所を切り抜くため重...
AI関連その他 ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)まとめ ・現在の光学式3D距離センサーは透明な物体に対する距離を正確に測定する事が出来ない可能性がある ・これは物体の表面が全ての方向に均一に光を反射するという仮...
入門／解説 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測developments編(1/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測developments編(1/3)まとめ ・「分析業務」および「AIを現行業務に適用する業務」のステータスと認識の改善 ・解釈する必要があるデータは、常に偏見に対するリ...
公平性 ML-fairness-gym：機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(3/3)
１．ML-fairness-gym:機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(3/3)まとめ ・機会均等エージェントは公平性を担保しようとして多くの貸付を行い信用格差を拡大する側面がある ・重視する指標が「グループ間の信用格差」なのか...
入門／解説 ML-fairness-gym：機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(2/3)
１．ML-fairness-gym:機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(2/3)まとめ ・固定したデータセットを利用した公平性の確認は２つの欠陥がある事が知られている ・第一にテストセットが不完全かシステム固有のバイアスを内包し...
入門／解説 ML-fairness-gym：機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(1/3)
１．ML-fairness-gym:機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(1/3)まとめ ・機械学習の公平性は一般的に固定したデータセットを利用して公平性を確認する事で行われる ・機械学習の影響を受けたデータが次の入力に使われるよ...
入門／解説 学習ベースの画像圧縮手法に関する第3回ワークショップ
１．学習ベースの画像圧縮手法に関する第3回ワークショップまとめ ・CVPR 2020で第三回学習ベースの画像圧縮コンペが開催される事が発表し挑戦受付中 ・本ワークショップシリーズの初のビデオ圧縮タスクであるPフレーム圧縮に関するコンペも開催...
入門／解説 機械学習を利用して今現在の天気予報を行う(3/3)
１．機械学習を利用して今現在の天気予報を行う(3/3)まとめ ・従来の天気予報モデルと比較した結果、短期的未来を予測する能力は機械学習モデルが最も高かった ・しかし、５時間以上先の天気では物理学を考慮するHRRRの性能の方が高かった ・短期...
入門／解説 機械学習を利用して今現在の天気予報を行う(1/3)
１．機械学習を利用して今現在の天気予報を行う(1/3)まとめ ・従来の天気予報は大規模システムにより１～１０日間の比較的遠い将来の天気が予報されてきた ・０～６時間程度の比較的近い未来の天気を予測するナウキャスティングという予報が増えた ・...
入門／解説 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？...
入門／解説 Explainable AI:説明可能なAI(1/3)
１．Explainable AI:説明可能なAI(1/3)まとめ ・グローバルなAI経済は2022年までに約1.2兆ドルから約3.9兆ドルに増加すると予想されている ・このように広く使われるようになったAIだが根拠を説明できないという問題を...