2020年度人工知能学会全国大会(第34回)で、「恋愛心理」に関する研究成果を発表してきました

エモスタでは、大きなミッションとして、『信頼形成のために必要なコミュニケーションについて「心理学×AI」を使ってモデル化する』ことを目的に、さまざまな研究に取り組もうとしています。

先月開催された、「人工知能学会全国大会(第34回)」では、エモスタで独自に研究した成果について学会発表をしてきました。この記事では、その学会で発表した内容をお伝えします。

学会発表した研究内容

私たちは「恋人に自

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アート系ツールを使って、画像データセットを作る

はじめに

この記事は、商用可能な領域抽出CGデータセットを公開しました(vol1:金属塗装キズ) の続きです。

こんな画像機械学習用の画像をつくった、舞台裏となります。
チュートリアルじゃないので、「へ~こんなのあるんだー」ってさらっと読むと面白いかも。

そんな時に役立つのが、ゲームや映画作成系のソフトたちです。
今回使ったツールは、以下の通り。

ツール

1.Substance Desi

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商用可能な領域抽出CGデータセットを公開しました(vol1:金属塗装キズ)

損傷箇所検出ができるデータセットが欲しい!

データセットを3時間リサーチして、かわいい犬猫はたくさん見つかったけど、商用利用可で実用っぽいデータセットってあまり出てこず。
なので、自分で金属の塗装キズ・ヨゴレをCGで模したデータセットを作りました!

商用利用可能です。商用利用可能にするために、アート系のツールを利用してCGを生成し、それらをデータセットにするアプローチをとりました。
作成方法に

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生活とデータサイエンス

日常とデータサイエンスについては、前回も更新しました。今回は、生活編です。
前回の日常とデータサイエンスの記事も是非、ご覧ください。

目次
データサイエンスとは
さぁ旅行へいこう。
レポートとデータサイエンス
生活とデータサイエンス

データサイエンスとは

データサイエンスとは、一例をあげると、膨大な量のデータから自らに必要なデータを取捨選択して手に入れられる知識やスキルを習得することです。今

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データーサイエンティストってなに?

今回のテーマは、データサイエンティスト必要なスキル3つについてお話します。

目次
データサイエンティストとは
3つのスキルとは?
理系だけじゃないデータサイエンス

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは
簡単にいうと、データを使ってビジネスに付加価値を与える人です。

よって、数字だけに強くても、プログラミングスキルが高くてもデータサイエンティストにはなれません。数字(データ

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よりよいビジネス、社会、未来を作る人間参加型(Human-in-the-loop)AI

今年2月、イベント「Future of AI ~最先端AIが拓くビジネスの未来~」にて、株式会社シナモン 執行役員会長 加治慶光氏、株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所 代表取締役社長 北野宏明氏、株式会社シナモン 代表取締役社長 平野未来氏と一緒に、AIと人間の共存・協調、さらなる可能性について議論をさせていただきました。

そこで、取り上げた重要な概念の一つが「Human-in-the-

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大学ではデータサイエンス教育が話題

はじめまして

ワークアカデミー の阿辺山です。大学の授業企画や構築にかかわっています。ここ数年ではデータサイエンス教育についての相談も増えてきました。多くの大学関係者が新しい取り組みに試行錯誤しています。そこでワークアカデミー として、データサイエンス教育の授業構築にかかわるなかでのここ数年の取り組みや実際の授業を通じて見えてきた課題など、noteで皆さんにお伝えしていきたいと思います。

目次

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前はデータ分析職につきたい方のために、十週間の学習計画を紹介しました。ここはインフォグラフィックにまとめてみます!記事と合わせてお読みください!
記事のURL:https://note.com/kanakana91/n/n9eed4e37a148

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機械学習アルゴリズムの公平性の「第二波」

整理メモ。

機械学習アルゴリズムの公平性、答責性accountabilityについて第二波が来ていると言われている。
この間のルカンとゲブルのツィッター上の大論争は、まさに第一波と第二波の考えの衝突と解釈できる。

論争の的となった事例では、低解像度の顔画像を高解像度化する機械学習モデルを作った。だが、白人の顔画像が主なデータセットで学習したため、黒人をはじめ肌の黒い人の低解像度の顔写真を与える

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AI技術に連なるものとしての機械学習のECへの応用 - 拡張編

(Photo by Freepik)

去年、機械学習のECへの応用と第して2本の記事を書きました。

2本目の記事の最後に、「次回は、『教師あり学習の拡張的な手法』を取り扱います」と予告しておりまして、今回はそれに関する記事となります。

■半教師あり学習

半熟みたいな響きがあります。半教師あり学習です。

前回に引き続いて、代表的なECとして楽天の例を出します。楽天では多様な店舗の各商品の解

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