AI-SCHOLAR.TECH

Googleが開発した自然言語処理の看板技術BERTの研究は ...

データの不確実性に備える｜分布外データの検知性能を改善する「 ...

3つの要点✔️ 尤度によるOOD検出は背景情報によってモデルの学習...

2020.05.30

Out-Of-Distribution

AI人材育成プログラムを実際に受けてみた！

はじめに AIがビジネスにおいても一般的となり、AIを知...

2020.05.28

study

タスクやモデルに依存しない新しい正則化手法: Floodin ...

3つの要点✔️ 損失関数/入力空間/タスク/モデルに依存しない新しい正...

2020.05.27

Regularization

コンピュータによる創造性の評価を提案！GANによる創造的なフ ...

3つの要点✔️ ノイズベクトルからファッションアイテムを生成する新たな...

2020.05.26

GAN（敵対的生成ネットワーク）

【応用編】深層学習を用いた画像Data Augmentati ...

3つの要点✔️ 深層学習を用いたData Augmentationには...

2020.05.24

Data Augmentation

「貧者のためのBERT」：複雑なモデルを単純な手法で軽量化し ...

3つの要点✔️ BERTやXLNetなどの強力なNLPのためのアー...

2020.05.23

Pruning

より高品質な画像特徴量を獲得する方法:Supervised ...

3つの要点✔️ 画像特徴量を学習する手法としてSupervi...

2020.05.22

Contrastive Learning

WT5?! Text-to-TextモデルでNLPタスクの予 ...

3つの要点✔️ NLPタスクにおいて、予測結果の説明を生成するtext...

2020.05.22

natural language processing

文章要約における新たな自動評価基準！QAGS

3つの要点✔️ 質問生成・質問回答を組み合わせた文章要約の評価基準...

2020.05.20

論文

そのモデルの予測精度は本当に正しいですか？データ分布のシフト ...

3つの要点✔️ データ分布の変化に対してモデルの予測はどの程度信用でき...

2020.05.19

深層学習

AI-SCHOLARから得た知識を社会にいかせ！

はじめに AI（人工知能）への注目度は、年々高まっています。エンジニ...

2020.05.19

NEWS

木構造でニューラルネットワークを解剖！？精度と解釈性のトレー ...

3つの要点✔️ディープニューラルネットワーク（DNN）の解釈性を向上す...

2020.05.18

Decision Trees

【基本編】画像認識に使用されるData Augmentati ...

3つの要点✔️ 画像分類タスクに必要不可欠なData Augmenta...

2020.05.17

Data Augmentation

2020年第2回「G検定（ジェネラリスト検定）」受験申込の ...

受付期間：5月15日(金) 13:00 ～ 6月26日(月) 23:5...

2020.05.15

その他

事前学習済みモデルには危険が潜んでいる！？事前学習済みモデル ...

3つの要点✔️ 事前学習済みモデルにはバックドアを仕掛けることができる...

2020.05.14

natural language processing

オンラインで本人確認ができるeKYC！思春期の経年変化に耐え ...

3つの要点✔️ eKYCの思春期における経年変化に焦点を当てた研究✔️...

2020.05.13

画像認識

近年注目の深層学習を用いた自然言語処理タスクのサーベイ論文の ...

3つの要点✔️ 深層学習による自然言語処理の発展を振り返る包...

2020.05.11

natural language processing

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当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。

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当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。
認証番号：21004560(01)

制定年月日　　　2011年4月1日
最終改訂年月日　2019年10月1日

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