深層学習の最新テクニック、AIコンペの成績上位5人が披露 | 日経 xTECH（クロステック）

人工知能学会は2018年6月5日、同学会が主催した画像認識コンペティション「JSAI Cup 2018」の結果を発表し、入賞者5人を表彰した。1位～5位の入賞者が実施したプレゼンテーションを通じ、深層学習（多層のニューラルネットを使った機械学習）で画像認識AIの精度を高める最新のテクニックを紹介しよう。 今回のコンペのテーマは「食材の分類」。食材の画像データから、タマネギ、きゅうりなど55種類の材料を分類する画像分類器を設計し、正解率の高さを競う。 「タマネギ」「きゅうり」などの正解ラベルが付与された学習用の画像データは1万1995枚、正解ラベルを付与していない評価用のテストデータは3937枚 主催者が提示した学習用の画像データは、協賛のクックパッドが提供した1カテゴリ約290枚×55カテゴリの1万5932枚である。コンペの開催期間は2018年1月22日～3月29日。応募者は121人で、う

[iboggy]

精度高めていく系で勝負する気はもうおきないなぁ。。。

[stealthinu]

少なめの学習データセットで学習させる手法について。mixupや疑似ラベリングなど。

[turu_crane]

誤分類例が面白かった＞ここまで来るとAIへのいじめとも思える

[hafoc]

オチにウケた

[umasioaji]

相澤山崎研強し。レシピのレコメンドや出先で冷蔵庫在庫調べるには袋の中まで類推できることが必要ですね。