自然言語処理とVision-and-Language / A Tutorial on NLP & Vision-and-Language2022年度人工知能学会全国大会（第36回） チュートリアル講演資料
ディープラーニングの「教師ラベル不足」とNTTの解決策
ディープラーニング（深層学習）を活用する上でのネックとして「教師ラベル不足」がしばしば挙げられる。ディープラーニングの学習には教師ラベルが付いた大量のデータが必要で、このラベル付け作業には膨大な時間と手間がかかる。特に、専門性の高い分野ではこうしたデータを大量に集めるのはなかなか難しい。 こうした課題を受け、NTT研究所は少ない学習データから効率的に学習できる「教師ラベル補正技術」を開発。この技術を応用した、AI（人工知能）で道路の陥没を未然に防ぐサービスを、NTTテクノクロスが「第3回 AI・人工知能EXPO」（4月3～5日、東京ビッグサイト・青海展示棟）で参考展示している。 専門性の高い「道路の陥没」判定 道路陥没の一因として挙げられるのが、地下にある配管の老朽化だ。配管が破損したりして水が地中に漏れることで周辺の地盤が削られ、陥没を引き起こす空洞が生じるという。国や自治体では、道路の
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