産総研：大量の実画像データの収集が不要なAIを開発
発表・掲載日：2022/06/13 大量の実画像データの収集が不要なAIを開発 －数式からAIが自動学習、人の判断を経た学習と同程度以上の認識精度を実現－ NEDOの「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」において、今般、産総研は、数式から自動生成した大規模画像データセットを用いて人工知能（AI）の画像認識モデル（学習済みモデル）を構築する手法を世界で初めて開発しました。 本手法は、AIが学習で使用する大量の実画像やそのプライバシーの確保、ラベル付けコストなど商業利用の際の課題を解消するとともに、実画像や人の判断を経た教師ラベルを用いる現在の手法と同程度以上の画像認識精度を実現しています。今後、自動運転や医療、物流などさまざまな環境のAI構築で応用が期待できます。 また産総研は、この技術の詳細を、2022年6月19日から24日まで米国・ニューオーリンズで開催される国際会議IE
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
顔コレデータセット | 顔貌コレクション（顔コレ）
顔コレデータセット（KaoKore Dataset）は、日本の絵巻物や絵本に登場する様々な顔貌画像「顔コレ（顔貌コレクション）」を、機械学習に利用しやすい形式で提供するデータセットです。データセットをご利用の際には、引用、ライセンス、利用ガイドラインなどをご確認ください。 顔コレデータセットは、複数の組織がIIIF (International Image Interoperability Framework)形式で公開する絵巻物・絵本に登場する様々な顔貌画像の所在情報とメタデータをまとめたものです。 2022年5月現在、最新バージョン（v1.3）のデータセットは、9,683件の顔貌データを提供します。データセットの内容は以下の通りです。 顔貌画像（画素：256×256）の所在情報（URL）をまとめたテキストファイル 専門家が付与した属性情報（メタデータ）をまとめたテキストファイル 機械学
機械学習に必要な数学を高校レベルで分かりやすく解説した記事まとめ
機械学習の理論を学んでみたい人向け!最小限の高校・大学教養レベルの数学 ＜この記事の内容＞：機械学習の理論を学び始めたい人が、最低限知っておきたい数学の知識・分野を紹介し、そのそれぞれの詳細な解説記事へのリンクを総まとめしたページです。 ＜この記事の対象者＞機械学習を初めて学ぶ人で、文系出身or理系でも卒後しばらく時間が経っていて０から学び直したい人。他にも、入門者向けの本でも難しく感じる人。 ＜目標到達点＞高校1年生のレベルから、基本的な機械学習の解説本の数式が自力で理解できるレベルまで。(最終的に”機械学習エンジニア”や”データサイエンティスト(アナリスト/エンジニア) ＂を目指す！) 随時必要な分野の記事を追加していきますので、ブックマーク推奨です！ ↓↓目次の中から読みたい記事をタップ！↓↓ 機械学習の理解と数学の必要性・このページについて このことはすでに色々な方が議論されていま
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