本記事は、人間参加型(Human-in-the-loop) AIについての記事です。 人間参加型(Human-in-the-loop)AI今年2月、イベント「Future of AI ~最先端AIが拓くビジネスの未来~」にて、株式会社シナモン 執行役員会長 加治慶光氏、株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所 代表取締役社長 北野宏明氏、株式会社シナモン 代表取締役社長 平野未来氏と一緒に、AIと人間の共存・協調、さらなる可能性について議論をさせていただきました。 そこで、取り上げた重要な概念の一つが「Human-in-the-loop」です。Human-in-the-loop または HITLとは、機械学習モデルを作成するための人工知能の一分野です。日本語では、人間参加型AIとも呼ばれます。 HITLを取り入れた機械学習とは、人間による洞察と機械学習による学習を組み合わせて、効果的な機
機械学習に携わる業務をするなかで必要になった、機械学習アルゴリズム以外の知識について概要を共有します。主に MLOps 周りと、その立ち上げに必要なものです。 ## Data science for software engineers 有賀 康顕, 中山 心太, 西林 孝著「仕事ではじめる機械学習 第 2 版」 オライリー・ジャパン 2021 年 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119472/ Miguel A. Hernán, John Hsu & Brian Healy (2019) A Second Chance to Get Causal Inference Right: A Classification of Data Science Tasks, CHANCE, 32:1, 42-49, DOI: 10.1080/09332480
プラダンは大腸内部のポリープや、ガン化するかもしれない小さな新生物を探す。ぬらりとして赤く腫れたニキビにも似た突起物を発見すると、マウスを動かし、キーボードを叩いて、デジタルの輪を描画してマークした。 プラダンは医学を学んでいるわけではなく、「AI(人工知能)」の学習システムに関わっている。ゆくゆくは医師の仕事も、彼女が開発に“貢献”したAIに取って代わられるかもしれない。 AI「学習」の内幕 プラダンは、この小さなオフィスビルの4階で働く数十人の若いインド人男女のひとりだ。彼らはデスクの前にずらりと並び、ありとあらゆるデジタル画像のアノテーション(AIの学習向けにデータを紐付けること)をおこなう。 街頭写真に写りこんだ停止標識に歩行者、衛星写真の工場、石油タンカーに至るまでを正確に特定する。 大半のテック業界関係者が「世界の未来の姿」だと話すAIは「機械学習」と呼ばれる開発手法のおかげで
こんにちは。AIチーム所属ソフトウェアエンジニアの@shidoです。 機械学習は様々なサービスの中で強力な武器となりますが、データパイプラインの構築や学習のための計算リソースの確保など、リーズナブルにシステムに組み込むには機械学習特有の困難を克服しなければなりません。 またその困難は機械学習の応用先によっても様々だと思っています。今回の記事ではデータパイプラインの構築に「Human-in-the-Loop (HITL)」と呼ばれる機構を違反出品検知のための機械学習システムへ取り入れた実例と、この仕組みについての考察をお話します。 もくじ 違反出品検知システムについて メルカリの安心・安全・公正な取引環境への取り組み ポリシーの変更について 不正取引の潮流の変化について 機械学習システムによる違反出品の検知 機械学習による違反出品検知の強みと課題 継続的なモデルアップデートの重要性 Huma
Facebook's new virtual assistant, M, is driven mostly by humans. But it may still be a step forward for AI. Face it: Siri sucks. So often, she has no clue what you're saying. And when she does, there's a pretty good chance she'll respond with nothing more than a page filled with Internet links. Part of the problem is that Apple's talking digital assistant is built on old technology. But even if th
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