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Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「自然言語処理による文法誤り訂正 (Grammatical Error Correction based on NLP)」 水本智也 はじめに依頼を受けた時のテーマは「言語学習・教育支援」ということなのだが、このあたりのテーマについては甲南大学永田亮氏の著書「[語学学習支援のための言語処理]」やLeacockらの「[Automated Grammatical Error Detection for Language Learners]」にも詳しく書かれているため、広く知りたい方はそちらの本を読んでもらいたい。今回は特に「自然言語処理による英語の文法誤り訂正」に絞って最近の研究の動向やデータ・ツールを紹介し、すぐにでも文法誤り訂正を試してもらえる形で紹介したい。 あらためて説明する必要はないかもしれないが、念のため
参加登録がお済みでない皆様 おかげさまですでに2,000人を超える方々から参加登録をいただきました.先日もお伝えした通り,このままでは大会会場の収容限界を超える可能性が高いと判断し,5/22の受付期間終了を待たず5/18 18:00に参加登録サイトをクローズします.大会当日の参加登録は受け付ける予定ですが,混雑の度合いによっては参加登録で長い時間お待ちいただく可能性がありますことをご了承ください. 第33回 全国大会(JSAI2019:新潟)へのご投稿を有難うございました.2月15日14時に発表申込・投稿を締め切りました. 国際化等の事情により締め切りは昨年までより約1月早めましたが,全投稿数は750件と昨年に並ぶ活況となっています.以下のとおり,殊に「国際セッション」に,人工知能学会のメインカンファレンスとして初回にも関わらず80件の投稿が得られたことは特筆に値します. ・国際セッション
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「視覚と自然言語の融合研究(Integrating Vision and Language)」 牛久祥孝(東京大学) はじめに 視覚(もう少し具体的にいえば画像や動画など)を対象とした研究と、自然言語を対象とした研究は、それぞれComputer VisionおよびNatural Language Processingの領域において、お互い少しずつ影響しあいながら発展を遂げてきた。特に近年、深層学習の一種であるConvolutional Neural Network (CNN)やRecurrecnt Neural Network (RNN)といった共通の機械学習手法が台頭し、それぞれの領域への参入障壁が低くなった。結果として、視覚と自然言語を融合する研究が様々な広がりを見せつつある。(深層学習によって、はじめてこれ
松下光範(関大),山西良典(立命館大),松井勇佑(NII),岩田基(大阪府立大),上野未貴(豊橋技科大),西原陽子(立命館大),中村聡史(明治大) はじめに: コミック工学の概要 タブレットやスマートフォンなどの携帯ディジタル端末の普及に伴って,このような端末の上でコミック(以下,電子コミック)を閲読することが一般的になってきている.文献 [1] によれば,2016 年度の紙媒体のコミックが 1,947 億円(前年比7.4% 減)であったのに対し,電子コミックの販売金額は 1,460 億円(前年比 27.1% 増)に上り,ユーザの閲覧形態が紙媒体から電子媒体へと移行している様子が顕著に表れている.電子コミックは,ディジタル端末上でリアルタイムに処理可能であることから,紙媒体のコミックに比べ高い拡張性と応用性を有していると考えられる.例えば,従来のコミックの枠に囚われない表現(e.g., 話
対話システム構築入門 2018年度人工知能学会全国大会(第32回) チュートリアル 2018年6月5日 (株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン 中野 幹生 nakano@jp.honda-ri.com Jun 5, 2018 © 2018 Honda Research Institute Japan Co., Ltd. 1 はじめに Jun 5, 2018 © 2018 Honda Research Institute Japan Co., Ltd. 2 本チュートリアルの目的 • 背景 – 対話システムの実用化が進んでいる – それに伴い,さまざまな研究が行われている – 実際のシステム構築に何が有効なのかはわかりにくくなってきている • 聞いていただきたい方 – 対話システムを作ろうとしている方 • ビジネス応用,社会実装を目的としている方 • 実際にシステムを作って使っ
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「機械学習における解釈性(Interpretability in Machine Learning)」 機械学習における解釈性 (Interpretability in Machine Learning)原 聡(大阪大学産業科学研究所) はじめに近年の人工知能技術、特に機械学習の発展に伴い、これらの技術への社会的な期待が高まっている。 しかし、このような期待の高まりと同時にこれら技術への不安も高まっている。 特に、深層学習モデルを初めとする機械学習モデルが複雑なブラックボックスであるがゆえに安易に信頼できないとする懸念の声が上がり初めている。 これに対し、総務省はAIの利用の一層の増進とそれに伴うリスクの抑制のために「AI開発ガイドライン案」[1]を2017年に策定した。 このガイドライン案では、上記のような懸念
原島純(クックパッド株式会社) はじめに最近、レシピや料理画像等(以下、料理情報)を対象とした研究(以下、料理情報処理の研究)が散見されるようになりました。筆者が修士や博士の学生であった頃(2010 年頃)は、それほど多くなかったように思います。 研究が増加した理由の一つは、料理情報をコンテンツとするサービスが普及したことでしょう。例えば、クックパッドや楽天レシピ等のレシピサービスはここ 10 年で確実に普及しました。料理情報が身近になったため、これらを研究対象にしようと思う機会も自然と増加したのではないでしょうか。 同様に、研究用のデータセットが増加したことも、料理情報処理の研究が増加した理由の一つでしょう。上述のクックパッドや楽天レシピも研究用のデータセットを公開しています。また、レシピのデータセットだけでなく、料理画像のデータセットも 2010 年頃から増加しています。 このように、
2018年度 人工知能学会全国大会 (第32回) 2018年6月5日(火)〜6月8日(金) 鹿児島県鹿児島市(城山ホテル鹿児島) ◯ 最新情報 2018-06-27 基調講演・招待講演,チュートリアル講演で講演された先生方のスライド資料を一部公開しました. 2018-06-22 学生企画の当日の様子を公開しました. 2018-06-15 JSAI2018のオープニングムービー“GET NEW POWER”をYouTubeで公開しました. 2018-06-04 大会論文集から大会論文集の一括ダウンロードが可能になりました. 2018-05-31 シャトルバスを公開しました. 2018-05-31 プログラム冊子から2018年度全国大会プログラム冊子のダウンロードが可能になりました. 2018-05-29 大会併設イベント「AI若手の会 ランチサロン」の参加事前登録の締切を延期しました.(5月
Home » リソース » 私のブックマーク » Vol.27 No.4 (2012/07) 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) 私のブックマーク 確率密度比に基づく機械学習(Machine Learning based on Density Ratio) 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 山田 誠 (Makoto Yamada) URL: http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~yamada 1.はじめにパターン認識、ドメイン適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な機械学習の問題が確率密度比(確率密度関数の比)の問題として定式化できることから、近年、確率密度比に基づいた機械学習の研究が機械学習およびデータマイニングの分野において大変注目されてい
概要 人工知能学会企画委員会は、皆様のニーズに、よりマッチしたサービスを提供すべく、新たに次のイベントを企画しました。人工知能学会が募集・選考したレポーター3名の方々をNIPS2017 (The Thirty-first Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2017年12月4-9日, 米国カリフォルニア・ロングビーチ)に派遣し,先端のAIトレンドをサーベイ&報告をしていただく企画です.本セミナーには人工知能学会員であるかどうかにかかわらずご参加いただけます。どうぞ奮って参加お申し込みください。 プログラム 13:30 – 13:35 開会のご挨拶13:35 – 14:25 「NIPS概要・今年の傾向」小宮山純平(東京大学),菊田遥平(クックパッド株式会社),増井紀貞(東京大学)概要: NIPS2017の概要
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「ディジタルゲームの人工知能(Artificial Intelligence in Digital Game)」 三宅 陽一郎(株式会社スクウェア・エニックス) はじめにディジタルゲームにおける人工知能研究は、現実そっくりの仮想シミュレーション空間で、キャラクタという身体を持つ知能を作って試す、という取り組みです。そこでは複雑な3次元の地形を作って、複雑な身体の動作を決めさせることもできれば(例えばファンタジー世界で渓谷を歩かせるなど)、長時間に及ぶ複雑なミッションを解かせる(例えば、敵の基地に潜入して設計書を持って帰る)こともできます。時間を素早く進めて進化アルゴリズムや学習アルゴリズムを用いることもでき、ニューラルネットワークで動作や選択を学習することもできます。ディジタルゲームは多様で巨大な実験の場でもあり
=================================== 人工知能 29巻1号(2014年1月)巻頭言 =================================== 学会誌の新しい出発:まだ見ぬフロンティアを目指して 松尾 豊(東京大学) 栗原 聡(電気通信大学) 人工知能学会の学会誌を、「人工知能学会誌」から「人工知能」と変更することになりました。また、それにともなって、表紙のデザインを一新することになりました。これまでの人工知能学会のイメージからだいぶ変わったデザインに、驚かれた方も多いのではないかと思います。その意図や経緯について書きたいと思います。 今回、学会誌の名称を「人工知能学会誌」から「人工知能」に変更した大きな(そして唯一の)理由は、人工知能学会をもっと広い範囲の読者にアピールすることです。昨今、人工知能の技術が注目されています。IBMのワトソン、コ
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「機械学習のプライバシーとセキュリティ(Privacy and security issues in machine learning)」 荒井ひろみ(理化学研究所 革新知能統合センター (AIP) ) はじめに 機械学習は近年様々なアプリケーションに使われています.その中には購買履歴や移動履歴,診療情報などの個人にまつわるデータを学習に用いるケースも多く存在します.そのデータ提供者のプライバシー保護は重要な課題です.また,学習モデル自体を知的財産として秘匿させつつも,そのモデルを用いた予測結果をサービスとして使いたいようなケースも想定されます.このような場合のプライベートな情報の漏洩の可能性や保護の方法の検討事例について紹介します. また機械学習におけるセキュリティも学習モデルを安全に利用するために重要な課題で
J-STAGE 学会誌「人工知能」学会誌「人工知能」はJ-STAGEよりご覧いただけます.原則として学会誌発行日より2年までは本学会個人会員認証コンテンツとして,一部記事はフリーアクセスでの公開となっております. 本学会個人会員認証コンテンツは,記事複製申込フォーム からご購入いただけます.ぜひご利用ください. ■ 本学会個人会員(正会員・学生会員)の皆さまへ PDF閲覧時に認証を求められる記事につきましては,無料で閲覧が可能です.認証のための購読者番号やパスワードは,オンライン会員情報管理システム よりログインのうえ,「学会からのお知らせ」にてご確認ください.
私のブックマーク 計 算 知 能 井上 敦司(九州工業大学大学院) 1.はじめに 計算知能分野の英 […]
私のブックマークネットワークの表現学習の紹介浅谷 公威(東京大学 工学系研究科) 1.はじめに1・1 表現学習とは 表現学習とは,画像,音,自然言語,時系列データなどの要素を予測問題を解くことで分散表現(ベクトル)として抽象化する手法です.分散表現はコンピュータにより自動的に計算されるもので,要素に関する人手で定義した特徴量を並べて特徴量空間にベクトル化したものとは異なります.近年着目されているDeep Learningは多層のニューラルネットを用いて表現学習を行う手法であり,その深層部分のおのおののニューロンの状態を並べたものが分散表現となります. 表現学習によって得られた分散表現は一般に数百次元のベクトルであるため,要素の分類や要素のラベルの推定を分散表現の簡単な演算により精度良く行えることがわかっています.これらの研究成果はGoogle 画像検索や音声認識などをはじめとした各種サービ
本ブックマークでは、近年のベイズ派の成果を中心に、人工知能の研究に役立ちそうな、計算論的認知科学の情報へのポインタを提供したい。 計算論的認知科学は認知の在り方を、計算方法やリソース制約を考慮したモデリング、シミュレーション、そして実験によって明らかにしようとする。この分野ではベイズ派を中心に、 Marr の三レベル(計算論、アルゴリズム、実装)で言う計算論的モデリング、すなわち「何を計算するか/すべきか」の研究に主なフォーカスがあり、これは計算論的神経科学や認知神経科学において「いかに計算されるか」を扱うアルゴリズムレベルの研究が盛んであるのと相補的であると言える。 知能の研究が認知や脳の研究に学ぶ必要性については議論の余地がある。人工の鳥よりも飛行機を作る方が有用な側面はかなり多く、知的システムが人間の認知や脳の制約を持つ必要はない。しかし他方で、たとえばディープラーニングの始祖である
◯ 最新情報 2017-05-24 一括ダウンロード用の大会論文集ファイルを差し替えました。 2017-05-24 プログラム冊子から2017年度全国大会プログラム冊子のダウンロードが可能になりました。 2017-05-18 当日の受付についてを公開いたしました。 2017-05-16 大会論文集から大会論文集の一括ダウンロードが可能になりました。 2017-05-09 論文(PDF)の事前公開を開始しました。大会プログラムから閲覧可能です。 2017-04-30 ランチョンセミナーを公開いたしました。 2017-04-24 (大会併設イベント)AI若手の会 ランチサロンを公開いたしました。 2017-04-21 大会会場における無線LANのご提供についてを公開いたしました。 2017-04-17 発表者の方へを公開いたしました。 2017-04-13 インダストリアルセッションを公開いた
電子図書館(NII-ELS)の事業終了に伴い,創刊からの学会誌データをAI書庫(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/)へ移行いたしました.これにより更に多くの学会誌記事をweb上から手軽にご覧いただけるようになりました.これらは原則として会誌発行から2年間は有料コンテンツとして公開いたします.会員,非会員を問わず1件540円です.一部無料でご覧いただける記事もございます. 有料コンテンツをご利用いただくには画面右上の「新規登録」よりユーザ登録(クレジットカード情報登録を含む)をお願いします.ユーザ登録には学会員向けとそれ以外(一般向け)があります.学会員の方は会員番号(毎号送付されます会誌の宛名ラベルのお名前下にある5桁の数字)の入力が必要です.ログインの後,ご覧になりたい記事を選んでいただき,pdfファイル名をクリックするとダウンロードが可能となります. 多くの方々に
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「仮想世界の社会科学 (Social Science in Virtual Worlds)」 高野雅典(株式会社サイバーエージェント) URL: https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/labo/ はじめにソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)やソーシャルゲームなどのインターネット上のソーシャル系Webサービスは,ヒトの社会的行動に関するビッグデータを生み出します.このようなソーシャルビッグデータの分析によってヒトや社会の性質について知ろうとする領域は計算社会科学[1]と呼ばれています.本稿ではそのうち特に仮想世界のデータを使った研究について紹介します. ソーシャルネットワーキングサービスや携帯電話は基本的にオフライン(実世界)の延長である一方,オンラインゲーム(Ma
Home » リソース » 私のブックマーク » Vol.30.No.6(2015/11)計算社会科学 (Computational Social Science) 笹原 和俊 (名古屋大学 大学院情報科学研究科) はじめに Webのソーシャル化が進行している現在,オンライン上での人々の自発的な情報行動やコミュニケーションの詳細はデジタルに記録・蓄積されるようになった.このような大規模ソーシャルデータを情報技術によって取得・処理し,分析・モデル化して,オフライン (実世界) の人間行動や社会現象を定量的に理解しようとする「計算社会科学」 (Computational Social Science) という新しい学際領域が誕生し,今注目を集めている.本ブックマークでは,計算社会科学の動向と有用な情報を紹介する. 計算社会科学の動向 Computational Social Scienceとい
大岩秀和((株)リクルートホールディングス) はじめにオンライン学習は,機械学習における学習の枠組みの一つである.オンライン学習の枠組みでは,全データを一度に用いること無く,データが一つ(あるいは全データの一部)与えられるたびに,与えられたデータ のみを用いて逐次的にモデルを改良する. そのデータのみを用いて逐次的にモデルを改良する.このデータ処理方式の性質から,メモリやキャッシュに全データが乗らない規模のデータ解析や永続的にデータが生成される環境下での学習が効率化できる.インフラ基盤やセンサー/ネットワーク技術の進歩によるデータの大規模化や機械学習技術を用いた継続的なサービス運用が一般的となるにつれて,オンライン学習分野の研究開発も促進された. 機械学習分野の論文ではこれらの枠組みを単にオンライン学習 (Online Learning) と表現する事が多い.しかし,オンライン学習という用
小宮山純平(東京大学 生産技術研究所) はじめに多腕バンディット問題(バンディット問題, multi-armed bandit problem)は、複数のアームと呼ばれる候補から最も良いものを逐次的に探す問題である。 アームという奇妙な単語はこの問題のもとになったスロットマシン(バンディットマシン)の比喩から来ている。 予測者はいくつかのスロットマシンを与えられ、それぞれのスロットマシンを引くと対応した報酬が得られる。繰り返す試行(アームの選択)を通じて得られる報酬を最大化するのが、予測者の目標である。 報酬を最大化するという点で、バンディット問題は強化学習のカテゴリに属する。 実際、Suttonらによる強化学習のクラシックな教科書[2]でも、バンディット問題は小節を割き説明されている。 アームは、強化学習の分野ではアクションもしくはコントロールと呼ばれることがある。 バンディット問題の予
人工知能学会誌では,人工知能研究の各分野の専門家がWebページを紹介する「私のブックマーク」を連載中です. ここでは,参照しているWebページへのリンクを本文中に埋め込んだ形で各記事を掲載しています. みなさまの研究にご活用ください. 記事発行後,時間が経過することによりリンク切れが発生する可能性がありますが,記事執筆時の情報ですのでご容赦下さい. Vol.38 No.1 (2023/01) 情報可視化 No.2 (2023/03) 第一言語獲得から考える人工知能 No.3 (2023/05) AIの品質・安全性へのソフトウェア工学からのアプローチ No.4 (2023/07) バーチャルビーイング No.5 (2023/09) 人工知能とゲーム理論 No.6 (2023/11) 計算知能 Vol.37 No.1 (2022/01) 金融情報学 No.2 (2022/03) 人工知能と公平
小宮山純平(東京大学 生産技術研究所) はじめに 多腕バンディット問題(バンディット問題, multi-armed bandit problem)は、複数のアームと呼ばれる候補から最も良いものを逐次的に探す問題である。 アームという奇妙な単語はこの問題のもとになったスロットマシン(バンディットマシン)の比喩から来ている。 予測者はいくつかのスロットマシンを与えられ、それぞれのスロットマシンを引くと対応した報酬が得られる。繰り返す試行(アームの選択)を通じて得られる報酬を最大化するのが、予測者の目標である。 報酬を最大化するという点で、バンディット問題は強化学習のカテゴリに属する。 実際、Suttonらによる強化学習のクラシックな教科書[2]でも、バンディット問題は小節を割き説明されている。 アームは、強化学習の分野ではアクションもしくはコントロールと呼ばれることがある。 バンディット問題の
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