利用者データは年齢や性別、学習期間、英会話レベル、過去のレッスンに対する評価などを対象とする。... RAPID機械学習は、事前に手本となるデータを読み込むことで傾向を自動で学習。... 異種混合学習...

量子化学計算と機械学習の技術を組み合わせた。... 反応例を増やすと予測精度が向上する傾向があり、今後学習データを積み上げる。 機械学習にはニューラルネットワークという手法を採用した...

一般的に、学習データが多ければ多いほど、DLを使った画像認識の精度は高くなる。... 同技術を使えば、一つの学習データの角度や色などを変更して学習データを増やせる。また、写真を人工的に色分けやラベル付...

モンタージュは、見分けたい対象物の特徴を示す10程度の「特徴量」を学習データから入力しておけば、実用に耐える認識・分類の精度を実現できる。これまでの機械学習や深層学習は、膨大な特徴量を教える必要があり...

NTTはディープラーニング(深層学習)の学習に必要な時間を、最大で従来の5分の1に短縮する技術を開発した。... ディープラーニングでは正しい処理結果を導くため、事前にコンピューターが...

客先ごとの事象に対応できるよう実機で検証し、想定される攻撃のシナリオごとに学習データを集めて分析や推論に使う辞書を作る。

自動運転車の地図データやAIの学習データなどの品質と責任をどう扱うか議論が進んでいる。

自動翻訳など、すでにサービスが稼働しており、AIの学習データを収集しやすい。 ... 知識型AIや機械学習、サービス知能など12の研究チームができ、個々の研究は軌...

記号接地と併せて重要なのが少量データでの学習技術だ。英米がリードするディープラーニング(深層学習)はAIの性能を向上させたが、膨大な学習データが必要だった。データの確保が学習のボトルネ...

【なぜいまブーム−深層学習に注目】 AIのいまのブームをけん引するのはディープラーニング(DL、深層学習)という技術。... DLは大量の画像や音声を学習データとして...

従来の機械学習では、データ分析に際して、人間が試行錯誤して抽出するデータの特徴も併せて入力する必要があり、人手の介在が必要であった。... しかしDLは、人間の経験値や前提知識に該当するデータがなくて...

NTTは複数の研究所が連携する研究組織「機械学習・データ科学センタ」(MLC)を2013年7月に設置し、ビッグデータ(大量データ)の基礎研究から分析まで手がける。......

深層学習は猫を認識するのに100万枚以上の画像が必要だった。... 我々は知識とデータを融合させ、少ないデータで学習できるAIを開発する。... 一方、ロボットは大量の学習データを用意することが難しい...

この識別性能を決めるのが学習データの品質だ。... さらにAIの学習用データについても収集システムを構築した。... つまり状況ごとに、高品質な言葉や意図のデータを大量に用意し、流行に合わせてデータを...

富士通はICTによるデータ分析と、新しい教育・学習方法を実現するためのICT基盤の開発を担当する。 ... 京大は大規模公開オンライン講座(MOOC)を対象にした、学...

印刷物やプリントで提供されてきた試験のデータを、米MSの文書作成ソフト「ワード」用データに変換しタブレット端末(携帯型情報端末)を利用して実施する。教員はタブレットの活用で児童・生徒の...

あらかじめ作成した学習データに基づいて、電子カルテに書かれた内容から必要な情報を抜き出す規則を自動で構築する機械学習の手法を導入。... これにより、機械学習だけでは60%だった病気の部位の抽...

文字認識はあらかじめ登録された学習データを基に行う。並列演算が可能なグラフィックスプロセッサー(GPU)を使い、中国語の常用漢字レベル(約3750字)であれば約1週間で...

東京都港区立青山小学校はタブレットを使った学習効果を検証。... 富士通もこれまでの実績を生涯学習などの分野に横展開する意向だ。... 「学習データと、指導要領や通知票を管理する校務システムを連携させ...

同社の音声認識システムは、事前に登録のフレーズを音声入力すると、音声認識LSIが学習データと比較し、最も近いフレーズを選ぶ方式。音素、音節間のつながり方(調音結合)を含めて学習するのが...