「AI vs. 教科書が読めない子どもたち 」を読んでいます(その3)：ディープラーニングの恩恵が画像処理

続きです。

うまくいきそうでうまくいかない例、災害で人命救助。

「可能な限り試しているうちに、いい感じにする」の「可能な限り」が多すぎる。

教師データを作る、目的や制約条件を設定、は人間、役に立つのは何かは人間だけ。

AIに政治には、何がいいかを数理モデルにする必要がある。

人間の幸福は数値化できない。

ディープラーニングの恩恵が画像処理。

１画像１０秒が、YOLOは0.02秒。

物体検出は、複数の物体が写っている中でどれが重要か。

左上からフレームをずらしながら総当たり。

写っていそうなところに着目する方法が考案。

ソファの上はパスして猫のあたりに着目。

1枚に2000の物体と仮定、2000回を1回にまとめた。You Only Look Once.

音声データ、データが20～40代に偏り、高齢者の認識率が下がる。

オペレーターが復唱することで教師データが増えていく。

FAQのランキングも表示される。FAQに正解をクリックすることで学習し賢くなる。

東ロボは予算が少なく、100人以上がボランティア。

世界史はワトソンと同じ攻略法、穴埋め、7割が正誤判定。オントロジーは名前や分類。

カール大帝はｘｘを撃退した。はこの民族を撃退したの質問に書き換える。

選択肢からクイズ問題を作る方式を採用。

オントロジーは人間にしか整備できない。

ランキングし、スコア3.2がアヴァール人、マジャール人は1.1、差2.2が大きい時、誤文と判定。

十分な差をどう設定するかは過去問から機械学習。

続きます。