機械学習において,学習データに現れないデータを予測するためには,何らかの制約が必要となる.この制約のもと,モデルを一般化できる.この制約を帰納バイアス (Inductive bias)と呼ぶ. 例えば線形回帰のinductive biasを考える.入力xと出力yは線形の関係であり,その目的関数は二乗誤差を最小化することにある.という制約が線形回帰のinductive bias.データの分布に何らかの制約(仮定)をおかないと,任意の値を求めるのは事実上不可能である. 下記は各機械学習手法における帰納バイアスの一覧. The Inductive Biases of Various Machine Learning Algorithms - Laura Diane Hamilton 参考 Inductive bias - Wikipedia 違ったらコメントください.
米Adobe Systemsは、Photoshopで加工した顔写真を見分けられるAIを開発しました。加工した部分を特定して、もとに戻すことも可能です。 加工された顔 開発はカリフォルニア大学バークレー校の研究者と共同で行いました。同社は過去の研究ではツギハギや複製などによる画像加工を対象にしていましたが、今回は顔のパーツを調整するPhotoshopの「Face Aware Liquify」機能を使って加工した写真を特定できるツールにフォーカス。この機能が人気があるためとしています。 検知された加工部分 研究ではConvolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)に、多数の加工写真と元の写真をディープラーニングで学習させました。その結果、開発されたツールは99%の精度で加工された写真を特定できたといいます。一方人間では53%の精度でした。 またこ
ミスタードーナツで注文すべきドーナツを教えてくれ anond:20190710141151
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