深層学習を用いた予測の不確実性の調査 -自然言語処理編-

AI製品開発グループが8月に実施した夏合宿に使用した資料を公開します。言語モデルに不確実性を与えたT5-PlexやNLPにおける不確実性の活用事例を多く紹介します。 こんにちは、AITC AI製品開発グループの太田です。 AI製品開発グループでは、今年初めて夏合…

お客様の声を内容によって自動分類!TexAIntelligenceで文書データ活用を効率化

アンケート結果、問い合わせ、クレームなど様々なソースから収集される文書データを、TexAIntelligenceの分類機能を使用して自動的に関連カテゴリーに分類 顧客から集められた大量データの文書の分析には時間もコストもかかりがち 「お客様の声は宝物」、「…

データの価値を測る予測困難度とは? vol2

C-scoreを利用して、データごとの予測困難度を定量化する方法をご紹介 概要 本記事では、データセットの各サンプルの予測困難度を定量化する技術を紹介します。 予測困難度に関するvol1の記事で紹介した手法と異なる手法を用いて実装を行っております。 isid…

データサイエンティストの勉強会をご紹介!オンラインならではの工夫とは?

はじめに 皆様こんにちは! AITC AIコンサルティンググループの田辺です。 今回は、AITCのデータサイエンティストが実施している勉強会の一部をご紹介できればと思います。 特に、 リモートワーク環境での勉強会ならではの工夫 勉強会で学んだ内容を未来の業…

AI技術動向:予測の不確かさの活⽤について

第66回 Machine Learning 15minutes!にて、AITCメンバーの太田真人が登壇し、不確かさの活用方法に関する発表を行いました 機械学習を15分以内で語るオンラインイベントMachine Learning 15minutes!にAITCメンバーの太田真人が登壇しました。 本スライドはそ…

データの価値を測る予測困難度とは? vol.1

最新論文を再現結果付きで紹介します。 概要 本記事では、データセットの各サンプルの予測困難度を定量化する技術を紹介します。 具体的には、予測深度(Prediction Depth)[1] を紹介します。この予測深度はNeurIPS2021に採択されているGoogle社の論文“Deep…

オブジェクト指向で楽しい人生を送る

東京学芸大学にて、AITCメンバーの御手洗拓真がオブジェクト指向についての講義を行いました 本スライドは、東京学芸大学で開講されている「情報教育とキャリア形成」の講座でAITCメンバー御手洗拓真が実施したオブジェクト指向プログラミングに関する講義の…

【JSAI2022】CLISP-ML(Q)をはじめとしたMLシステムの品質確保に関する調査

2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)@京都にて、MLシステムの開発時における品質確保の各種観点、要件、テストについて調査した結果を報告しました 昨今、「機械学習モデルを内包したITシステム」(MLシステム)を構築するプロジェクトは増加し続けてい…

2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回)参加報告

2022年6月14日から17日に開催されていた、第36回人工知能学会全国大会(JSAI2022)にAITCメンバーが参加した模様を報告します。 はじめに こんにちは、AITC 製品開発グループの太田、矢作です。 2022年6月14日(火)〜6月17日(金)に京都で開催された人工知能学…

AI図面活用AIソリューションDiCAでブランドロゴを検出

ブランドロゴ変更に伴い図面上のロゴの検索作業をDiCAで自動化 ブランドロゴ変更のため図面上の古いロゴをDiCAで一斉捜索! 製造業で保管されている図面には形状や寸法以外に、ロゴやラベルが描かれていることがあります。図面をTIFFファイルやPDFファイル、…