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Cycプロジェクト
Cycプロジェクトとは、人工知能へのアプローチのひとつです。 1984年からスタートした、「一般常識をデータベース化し、人間と同等の推論システムを構築する」というプロジェクトです。…
AI開発未経験大学生、G検定合格体験記
株式会社Present Squareのインターン生として勤務しています大塚です。 2022年7月2日実施のJDLA主催Deep Learning for Generalist 20…
G検定合格体験記（2022 #2)
株式会社Present Squareのインターン生として勤務しています倉友です。 2022年7⽉2⽇実施のJDLA主催Deep Learning for Generalist 20…
GANomaly：敵対的トレーニングによる半教師あり異常検出
はじめに 2018年に11月に投稿された、現代の最先端の GAN ベースの異常検知アプローチと従来のオートエンコーダーベースの異常検知アプローチの両方を上回ったモデル『 GANom…
人間や動物により近い自律的機械知の実現に向けた提案論文「A Path Towards Autonomous Machine Intelligence」 を詳細解説！
本論文は、人工知能研究者である、Yann LeCun さんが発表された論文です。 厳密な技術論文・学術論文ではなく、人間や動物により近い自律的機械知の実現に向けて提案されているポジ…
暗黙知を組み込むことでマルチタスクに対応する YOLOR（2021年5月発表） を解説！
はじめに 2021年5月に台湾の中央研究院らの研究チームが発表した、暗黙知を組み込むことでよりマルチタスクに向けたモデル『YOLOR』を解説します。 ※記事中で利用している図は特に…
2017年に発表された DeepSORT を解説！
はじめに SORT (2016) を開発した独コブレンツランダウ大学、豪クイーンズランド工科大学の研究チームが、2017年に発表した論文『SIMPLE ONLINE AND REA…
現在のトラッキングモデルの基礎ともいえる SORT を解説！
はじめに 2016年に豪クイーンズランド工科大学から発表され、現在のトラッキングアルゴリズムの基礎となっている SORT について解説します。 ●論文 SIMPLE ONLINE …
DALLE-2の内部に独自の言語体系がある可能性を指摘した論文を解説！
はじめに 米テキサス大学オースティン校の研究チームが、画像生成モデルであるDALLE-2のなかで独自の言語体系がある可能性を指摘し、その可能性や危険性について提起しました。 ●論文…
よりオクルージョンなどにロバストになったトラッキングアルゴリズム「OC-SORT」を解説！
はじめに 2022年3月にカーネギー大学や香港大学の研究チームが、よりオクルージョンしてしまう物体（重なりあってみえなくなってしまう物体）や非線形的な動きをする物体のトラッキングを…
小さい物体を精度よく検出する新たな手法「Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) 」を解説！
はじめに トルコの中東工科大学大学院情報学研究科の研究チームが、小さい物体をより精度良く検出するための新たな手法、Slicing Aided Hyper Inference (SA…
小さい物体を検出するための手法SAHIの効果を実験した論文を解説！
はじめに 2022年5月9日にトルコのアンカラ大学の研究チームが、小さい物体をより精度よく検出する手法「SAHI」の効果を実験した論文について発表しました。なお同手法は、同大学の研…
DNNの学習がSGDでうまくいく理由を star-convex path として調査した論文を解説！
ディープニューラルネットワークは近年まで非常に複雑な関数であるため学習がうまくいくとは思われていませんでした。近年GPUの発達などで学習が可能になりましたが、学習がうまくいく理由に…
20代AI業務未経験者、G検定合格体験記
こんにちは、先日こちらの記事を公開いたしました青木と申します。本日は、受験当時AI業務は全くの未経験だった私がG検定に合格した際に試みていた勉強方法や参考にした書籍を共有させて頂き…
日本の伝統的な絵画のモチーフを判定するAIサービス 「Beyond Scrolls & Screens」を紹介！
Googleは、「Experiments with Google」という人工知能（AI）など最新技術を活用した実験的な応用例を紹介するサービスを提供しています。その中で、対象の日本…
異なるハイパーパラメータで学習した複数のファインチューニングモデルの重みを平均し、精度を向上させる手法「Model soups」を紹介！
異なるハイパーパラメータで学習された複数のファインチューニングモデルの「重み」を平均化することで、精度を向上させる手法 Model soups について紹介していきます。 基本情報…
自己教師あり学習で100億のパラメータを持つ巨大ビジョンモデル「SEER 10B」を紹介！
Metaから発表された自己教師あり学習で100億のパラメータを持つ巨大ビジョンモデル「SEER 10B」を紹介していきます。 多様でより公平なデータセットを使い学習している点も特徴…
画像・言語・音声のすべてに対応する、初の高性能な自己教師あり学習であるdata2vecを紹介！
Meta社から発表された、画像・言語・音声に対応する初の高性能な自己教師付きアルゴリズムであるdata2vecを紹介します。 概要 データをアノテーションする労力を回避するために、…
医療・生物学にDeep learningを応用した「ACME」 特性細胞の解析時間が大幅に削減！
マドリード・カルロス3世大学(スペイン語: Universidad Carlos III de Madrid：以下、UC3M )の研究者によって、顕微鏡で捕捉した細胞の動きを自動的…
Googleから発表された、少ないリソースで大規模画像モデルを学習させる「V-MoE」を紹介！
近年のディープラーニングの進化によって画像分類などのタスクにおいて、顕著な結果を得る事が出来る様になりました。しかしながら最近の事例では一般化と堅牢性の為に大きなモデルサイズが必要…