IBMが100万人の顔データを収めた膨大なデータセットを「顔認識技術の公平性」を目指してリリース
IBM基礎研究所は2019年1月29日、「Diversity in Faces(DiF、顔の多様性)」と呼ばれるデータセットをリリースしました。このデータセットは顔認識技術の公平性と正確性の向上を目指して作られたもので、さまざまな性別や人種の人間の顔画像とその注釈がおよそ100万人分含まれているとのことです。 Diversity in Faces (PDFファイル)https://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/trusted-ai/diversity-in-faces/documents/Diversity-in-Faces-Publication.pdf IBM Research Releases 'Diversity in Faces' Dataset to Advance Study of Fairness in Facia
人工知能の「盲点」を人間からフィードバックを得て補うモデルを研究者が作成
by Amanda Dalbjörn 自動運転システムなどで用いられる人工知能は、シミュレーションを行うことにより様々な状況を学習していますが、実世界で発生することが稀な状況に出会うと状況に対応できずエラーを起こすことがあります。このため、マサチューセッツ工科大学とMicrosoftの研究者が、人間ならどう対応するかを注意深く観察し、最良の行動を取るための方針に組み込むモデルを作成しました。 Identifying artificial intelligence “blind spots” | MIT News http://news.mit.edu/2019/artificial-intelligence-blind-spots-0124 従来のトレーニングでも人間がフィードバックを与える事例はあるのですが、あくまでシステムの動作を更新するに留まり、実世界で運用した際に安全な判断につなが
人間の指示なしにロボットが自分で動いて学習できるアルゴリズム「Grasp2Vec」をGoogleが発表 - GIGAZINE
AIを搭載したロボットが自分で動いて物体を認識し、自身の関与によってどのような結果が導かれるのかを学習可能なアルゴリズム「Grasp2Vec」をGoogle AIが発表しました。 grasp2vec https://sites.google.com/site/grasp2vec/ Google AI Blog: Grasp2Vec: Learning Object Representations from Self-Supervised Grasping https://ai.googleblog.com/2018/12/grasp2vec-learning-object.html AIが機械学習を行う際には多くの場合、人間による何らかの関与が必要です。対象となる物体をあらかじめラベリングしておくことでAIが対象物を認識できるようにしたり、AIに「これを行えば正しい」ということを覚えさせる
「AI」と「機械学習」は何がどのように違うのか？をわかりやすく解説するとこうなる - GIGAZINE
by geralt 「AI」と「機械学習」の2つは並列して使用されることが多いものですが、両者はまったく異なるものを指します。AIと機械学習はどのように違うのか、そしてしばしば両者が同時に使われるのはなぜなのかを、ソフトウェアエンジニアのBen Dickson氏が解説しています。 Why the difference between AI and machine learning matters | TechTalks https://bdtechtalks.com/2018/10/08/artificial-intelligence-vs-machine-learning/ 「機械学習と高度な人工知能(AI)を使って何百ものデータを収集・解析してモバイルアプリのユーザーエクスペリエンスを改善」といった文言を、テクノロジーを利用する製品やウェブサイトで見かけたことがある人も多いはず。しかし
中国は優秀な若者を早いうちから選抜してAI兵器開発技術者を育成しようとしている - GIGAZINE
by Jonathan Kos-Read AI(人工知能)は医療分野をはじめ、様々なところでの活用が期待されています。もちろん、その中には軍事目的も含まれます。中国・北京理工大学では、次世代の「AI兵器」開発者を生み出すため、18歳以下の若者を集めた「兵器システム開発」教育課程があるそうです。 China’s brightest children are being recruited to develop AI ‘killer bots’ | South China Morning Post https://www.scmp.com/news/china/science/article/2172141/chinas-brightest-children-are-being-recruited-develop-ai-killer 中国最高の兵器研究機関でもある北京理工大学で行われる「高度兵
Spinning Up in Deep RL
We’re releasing Spinning Up in Deep RL, an educational resource designed to let anyone learn to become a skilled practitioner in deep reinforcement learning. Spinning Up consists of crystal-clear examples of RL code, educational exercises, documentation, and tutorials. At OpenAI, we believe that deep learning generally—and deep reinforcement learning specifically—will play central roles in the de
コンピューターが人間を超える「AI」「ディープラーニング」「機械学習」とは何かについて解説する「Machine Learning 101」
By Not4rthur 自動運転車を操縦するAI(人工知能)や、ディープラーニングによって「世界最強」の名をほしいままにする「囲碁AI」など、近年のコンピューター技術は「AI」「ディープラーニング」「機械学習」というキーワード抜きには語れない状況となっています。Googleでシニア・クリエイティブ・エンジニアをつとめるジェイソン・メイズ氏が公開しているGoogleスライド「Machine Learning 101」では、それらの言葉の関わりがわかりやすく解説されています。 Jason's Machine Learning 101 - Google スライド このスライドでメイズ氏が解説するのは、「機械学習とは何で、どんな種類があるのか？」「その仕組みは？」「どのように使われる？」「どこに向かっている？」という点。およそ2年にわたる作業の集大成としてまとめられたのが、この100ページにも及
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Uniqueness This metric is based on the similarity of the logo to our library of 1M+ icons. The ideal logo design is visually unique, easily distinguished from stock images and other common shapes. Legibility A strong, bold silhouette is the hallmark of a great logo - it ensures that the logo can be recognized low resolutions, from afar and on mobile devices. Color/Contrast Color and contrast can h
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