情報設計についての国際会議”IA Summit2016”出席なかばの所感（たぶん、前編）
5/5–8の日程で、米国ジョージア州アトランタで開催されている情報設計（Information Architecture＝IA）を主題とする国際会議”IA Summit2016”に出席しています。 3年前のボルティモア大会、昨年のミネアポリス大会につづいて3度目の出席となる今回は、”A BROADER PANORAMA”を年次テーマに据えた非常に意欲的な話題提供が数多くなされているように感じています。 帰国後に改めてレポートを書きたいと思いますし、日本からの出席者有志による報告イベントも開催される予定ですが、メインカンファレンス全3日間のうち2日めを終えた今日の時点で、まずは自身の備忘録を兼ねて感じたことや、自身にとって刺激を受けたトピックをいくつか書いておきたいと思います。 デザインや情報をテーマにした他の国際会議も同様に、毎年初日の冒頭に話される基調講演がその年の話題と議論の方向性をあ
深層学習による自然言語処理の研究動向
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
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