- トップ
- 検索結果
記事検索結果
1,309件中、2ページ目 21〜40件を表示しています。 (検索にかかった時間：0.005秒)
従来のAIでは深層学習と強化学習が使われてきたが、リソースやコスト面で課題があった。... その基礎的なAI技術にはたびたび深層学習や強化学習が用いられている。... 二つ目には、精度を上げるために深...
低電力AI端末実現へ 深層学習や生成人工知能(AI)などの機械学習の高性能化により、私たちの生活は劇的に変化している。人間には手に負えないほど大量の情報を学習して分析...
一方で、機械学習や深層学習などの既存のAI領域で培った多くの知的資産も引き続き重要。... 予測はテキストや画像、数値などの異なる形式のデータを抽象化して体系的に統合した「ナレッジ(知識...
画像基盤で少量学習 近年、人工知能(AI)技術は深層学習の発展に伴い飛躍的な進化を遂げている。... この偏りの要因の一つとして、AIに学習させる質の良い教師データを...
日本では、近畿大学情報学部脳計算科学研究室が2022年に、脳の仕組みに基づいたディープラーニング(深層学習)の新しい学習アルゴリズム(計算手順)の開発でグラフコアのIP...
パナソニックHDはこのLLMに自社の製品や技術に関するデータを学習させつつ、小型化・高速化する。... LLMは大量のデータと深層学習技術で構築する言語モデル。
AIの深層学習を用いて、音声中の感情表現の程度を定量的に比較した。 ... これらの音声感情表現の特徴変化を元に機械学習による識別モデルを構築した。
深層学習を活用したAIでネットワーク上のトラフィック(送受信データ)の特徴量を分析することにより、特定のパターンに類似したデータを探し出すパターンマッチでは困難だった未知の攻撃にも対応...
ディープラーニング(深層学習)技術との組み合わせで被写体の追尾精度などを向上させつつ、高い耐久性と信頼性も兼ね備えた。
そのきっかけは、深層学習(ディープラーニング)という新しい技術の登場である。... このことは深層学習の大きな可能性を示すことになった。... 特化型は、特定のタスクに特化したものを指...
NTTコンピュータ&データサイエンス研究所の千々和大輝研究員は、深層学習(ディープラーニング)の学習プロセスを別のモデルで再利用する手法を開発した。... 同じサイズのモデル間...
AIが自らデータを学習していく「教師なし学習」で、独自の深層学習用のAIを用いた。... 一方で教師なし学習の場合、コストは抑えられるものの、分類精度が低く、その改善が課題だった。 ...
ディープラーニング(深層学習)の権威であるカナダのモントリオール大学のヨシュア・ベンジオ教授によれば、AIをシステム1=無意識で反射的な思考、システム2=時間をかけた論...
また深層学習(ディープラーニング)を活用した画像再構成技術を搭載し、ノイズを低減した高品質な画像を取得できる。
気候変動関連のデータを収集する衛星「GRACE」と後継機「GRACE―FO」が得たデータを深層学習させた教材を作成。... 今回、2002年から衛星観測で得たデータを学習させたプログラムとシミュレーシ...
しかも、現在、主流となっている深層学習の基本原理がこのプロジェクトの真っ最中の86年に登場しているのである。真の次世代技術である深層学習に計画を変更していれば、はるかに優勢となっていたのではという悔し...
多品種に対応し、導入後は顧客自身がAIに学習させる仕組み。... 企業の社内研修や学校教育、学習塾など幅広い学習現場の運営効率化への貢献を進める。... ディープラーニング(深層学習)...
