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記事検索結果
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今後1―3年の間に、世界の66%(日本は75%)が異常データの検出を自動化するために機械学習を導入すると回答。
花王は16日、加齢によって変動する皮脂のリボ核酸(RNA)発現情報と機械学習を組み合わせることで、老化状況を反映した「生物学的年齢」を算出できる可能性を見いだしたと発表した。... そ...
さらに、コンピュータービジョンや機械学習のアルゴリズムを使用するシーンアナリティクス(動画解析AIによる異常検知)などの新しい関連技術は、マスキングされたフィード上の行動、環境の異常を...
品質検査技能者の評価のバラつきを加味して評価法を学習した。光学顕微鏡をのぞいて金属組織を見て判定してきた作業を機械化できる。... この顕微鏡画像と品質の判定結果をAIに学習させた。 ...
指情報の欠損を前提に機械学習する。... そこで指情報が欠損する前提で複数の機械学習を走らせて推定精度を向上させた。... 4種類の機械学習の推定結果をまとめて再度、機械学習で21点の立体形状を推定す...
機械学習で準結晶の形成ルールを五つ見つけた。 機械学習の予測は学習データの範囲内にとどまると考えられている。... そんな中、機械学習で経験則を見つけ新物質の合成に成功した。
材料解析シミュレーション(計算科学データ)と機械学習、ニューラルネットワーク(人工神経回路網)などのAI技術を組み合わせて材料物性の予測モデルを構築し、効率的な材料開発...
AIで経験則を再発見 統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センターの吉田亮センター長・教授らは、機械学習で準結晶が形成される化学組成を特定した。... 準結晶の化学組成80種類、近...
グリッド(GRID、東京都港区、曽我部完社長)は26日、機械学習で長年課題となっていた、人工知能(AI)モデルの精度向上を阻む要因である「過学習」について、世界初の知見...
ご存じのように今のAIは、たくさんのデータから深層学習(ディープラーニング)などの機械学習を行って役に立つ知識を獲得するというのが普通である。 ... 例えば、AIに...
深層学習(ディープラーニング)と組み合わせられるようになり、大きな文章群を扱いやすくなった。 ... ツリー構造は機械学習の「教師あり学習」で推定する。... 研究成...
深層学習では高品質な学習データを大量に学習すると識別精度が向上する。... 信頼性スコアでノイズ関数を仮定して深層学習し、その学習結果を基にノイズ関数を再設定して深層学習をし直す。 ...
適用領域は量子機械学習(QML)や組み合わせ最適化、量子シミュレーションなどと幅広い。
能動学習という手法で対象が閾(しきい)値を超えてしまう条件を効率的に探索する。... 製造業ではベイズ最適化など能動学習で条件探索を効率化する例が増えつつある。... 研究成果は機械学...
「『なんとなく、それなりのデータが欲しい』というのが機械学習の本質だが、正確なプログラムで正確な結果を出さないと意味がない。... 『ソフトウェア工学から学ぶ 機械学習の品質問題』(丸...
