AI特許の国内出願、第3次ブームを迎え2017年は3065件--特許庁の調査
経済産業省の特許庁は、人工知能（AI）関連発明の国内出願状況を調査し、その結果を発表した。それによると、2017年におけるAI関連発明の出願件数は3065件で、前年の1858件から大幅に増えている。そして、2509件の出願があった1991年を第2次AIブーム、出願が急増した現在を第3次AIブームとした。 特許庁のAI関連発明とは、AIコア発明とAI適用発明を合わせたもの。AIコア発明は、ニューラルネットワークや深層学習（ディープラーニング）、サポートベクタマシン、強化学習などを含む機械学習技術のほか、知識ベースモデル、ファジィ論理といった、AIの基礎となる数学的または統計的な情報処理技術が特徴となる発明と定義。付与される特許文献分類、File Index（FI）は、主に「G06N」だという。一方、AI適用発明は、AIコア発明を適用した画像処理や音声処理、自然言語処理、機器制御、診断・検知・
【図解】コレ1枚でわかる統計学と機械学習の関係：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
「データを使って問題を解決する」という方法論において、「統計学」も「機械学習」も違いはありません。両者の違いは、方法論、すなわちアルゴリズムやテクノロジーにあるというよりも、その目的にあると言えるでしょう。 統計学は、データを「説明」することを目的としており、記述統計（descriptive statistics）と推測統計（inferential statistics）に分けることができます。 記述統計は、データの特徴や傾向、構造を平均や分散などの統計量を使って説明するものです。例えば、テスト成績の偏差値から、自分が全校でどの程度の成績ランクにいるかを知ることや、円グラフを使って全校の成績分布を可視化し、自分の成績分布の特徴や傾向を知ることができます。 推測統計は、採取した一部のデータ、すなわち標本やサンプル・データから、そのデータを含む全体、すなわち母集団の特徴や傾向、構造を説明するも
Automatic Image Colorization・白黒画像の自動色付け
Neural Network-based Automatic Image Colorization ディープネットワークを用いた白黒写真の自動色付け Satoshi Iizuka飯塚里志*, Edgar Simo-Serraシモセラ エドガー*, Hiroshi Ishikawa石川博 (*equal contribution筆頭著者に相当) プロジェクトサイト We provide a service that uses AI to automatically colorize black and white images based on "Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simult
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