適当な仕事をしている注釈者を発見せよ！ - kisa12012の日記
NIPS2011の論文を紹介していくコーナー． 今回対象とする論文は，Ranking annotators for crowdsourced labeling tasks． 概要 本論文は，標本のラベル付を複数人にしてもらう時に，標本をきちんと見ず，適当な注釈を行なっている人を見付け出すためのスコアリングを提案しています． Mechanical Turk等のクラウドソーシングで今後必要になりそうなテーマですね． 本論文では，このような適当な注釈者をスパマーと呼び，スパマーを効率的に見つけ出すためのランキング手法を提案しています． 手法 2クラスの場合と多クラスの場合について議論していますが，今回は2クラスの場合を簡単に紹介します． スパマーはコイン投げと同じようにラベルを選んでいるため，P(注釈者のラベル|真のラベル)が0.5になります．[α,β] 一方で，仕事が出来る注釈者は上の確率が1
人工知能学会全国大会「公開討論」での「人工知能研究者の倫理綱領（案）」についてのコメントへの回答 | 人工知能学会 倫理委員会
2016年6月6日に開催した2016年度人工知能学会全国大会「公開討論：人工知能学会 倫理委員会」では、Googleフォームを使って、「人工知能研究者の倫理綱領（案）」およびそれに関する議論について、会場からのコメントを募りました。貴重なコメントをありがとうございました。 いただいたコメントへの、登壇者らからのそれぞれの回答をまとめました。主に公開討論中の議論および倫理綱領案を受けてのコメントのため、公開討論の開催報告および「人工知能研究者の倫理綱領（案）」と合わせてお読みいただけると、幸いです。 人工知能と社会、人工知能技術全般にかかわるコメントと回答 倫理綱領の作成にかかわるコメントと回答 倫理委員会および公開討論にかかわるコメントと回答 なお、回答は倫理委員会としての統一見解ではなく、回答者それぞれの個人の考えとして回答しております。公開討論後に、共有したGoogleドキュメント上で
Journal of Artificial Intelligence Research
The Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR) is dedicated to the rapid dissemination of important research results to the global artificial intelligence (AI) community. The journal’s scope encompasses all areas of AI, including agents and multi-agent systems, automated reasoning, constraint processing and search, knowledge representation, machine learning, natural language, planning and
Mario AI Competition 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius In association with the IEEE Consumer Electronics Society Games Innovation Conference 2009 and with the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games Deadlines: August 18 (ICE-GIC) and September 3 (CIG) Overview Getting started Advanced options Rules Submitting your controller ICE-GIC league table CIG league table Last update: September 12, 2009 Over
AI Ruby Plugins
AI Related Ruby Extensions This page will maintain list of AI related libraries for the Ruby programming language. Please contact me if you know something I missed. (I plan to migrate this to a wiki soon). While maintaining this list, I have induced* a theory: If a project's first public appearance is documentation without code, code will not appear before the heat death of the universe. * Induc
ベイズネットワークのゲームへの応用 - 人工知能に関する断創録
「ゲーム開発者のためのAI入門」って本にベイズ推定とベイズネットワーク（ベイジアンネットワークとか信念ネットワークとも呼ばれますね）をゲームに応用する方法が書いてあった。ゲーム領域が不確定な状況下にあるときにプレーヤー以外のキャラクター（NPC）を操作するためにはどうしたらいいかって話。一般的にNPCの動作はプロダクションルール（if-thenルール）だと思うけどそれだと行動が固定的になってしまうので確率論を取り入れましょうってこと。プレイヤーの動きに適応して予想外の行動取ったらおもしろそうですよね。 ベイジアンネットワークをスクラッチから実装するのも何なので既存のライブラリがないか調べてみた。日本だと産総研の本村さんの作ったBayonetっていうツールがけっこう有名だけど、ソースが公開されていないし、自作プログラムへの組み込みは無理そう。 そこで海外に目を向けてみると Bayesian
テクノロジー：リコメンデーションの専門企業・株式会社ALBERT（アルベルト）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
