具体的なタスクvol.2【動画#27】機械翻訳・構造出力・異常検知・合成・サンプリング・欠損値補完・ノイズ削除の解説

<具体的なタスクvol.2>

1. 機械翻訳について

＜自然言語の分野＞

別の言語を別の言語で翻訳するタスク

【例】

日本語→英語
フランス語→英語

2. 構造出力について

インプットで画像を与え
アウトプットで画像の意味を出力

➡︎オブジェクトを検知し、そのオブジェクトごとでテキストを生成

3. 異常検知について

正常な状態を定義し、
その正常な分布に対して、外れ値を異常値として扱う

【活用例】
・部品欠陥を検知する
・大学の退学者を予想する

4. 合成とサンプリングについて

音声同士を組み合わせて合成したりする

【例】
ポルノグラフティの音声データを学習させて、自分の歌詞と合成し、ポルノグラフティ風の歌を作成することが可能

5. 欠損値補完について

下図のような欠損値を、適切な値で埋めて学習を行う

6. ノイズ削除

ぼやけた画像をきれいにする

➡︎ 低解像度を、高解像度画像にする

生データの定義が難しい
衛生画像を、高解像度化しても生データではない

7. セグメンテーションとは

ピクセル単位で物体の領域を検知すること

【セグメンテーション例】

①衛生画像

②石油貯蔵庫

③トラックの輸送量
➡︎セグメンテーションで検知し、国の情勢や企業の情報の推測に使う

④リアルタイムで検知し物体との衝突を避ける

＜今回の総まとめ＞
機械翻訳・構造出力・異常検知・合成・サンプリング・欠損値補完・ノイズ削除を、言語化できるようにしよう

次回、機械学習としての目的について簡単に整理する。