
多くの人工知能(AI)モデルは、より正確な答えを出すために、人間がラベル付けした膨大なデータを必要とする。メタAI(Meta AI)の研究員であるイシャン・ミスラ(31)の研究によって、人間がラベル付けをしなくても、視覚的データのみでAIモデルの訓練が可能であることが示された。ミスラ研究員は、このような自己教師ありモデルによって、AIで解くことのできる問題の種類を大幅に増やせると考えている。ミスラ研究員は、「医用画像などの分野では、ラベル付けにコストがかかります。このような分野では、自己教師ありモデルが、はるかに低コストで、すばやくAIモデルを作成するのに大きく役立つ可能性があります」と話す。「また、自己教師ありモデルならAIモデルに、人間による監督なしで、次々と入力されてくるデータを観察させて連続的に新たなスキルを学ばせることもできます」。この利点は、常に変化する環境の中で稼働するロボットにとって、特に有用な可能性がある。
- 人気の記事ランキング
-
- Namibia wants to build the world’s first hydrogen economy 砂漠の国・ナミビア、 世界初「水素立国」への夢
- Promotion MITTR Emerging Technology Nite #33 バイブコーディングって何だ? 7/30イベント開催のお知らせ
- Promotion Call for entries for Innovators Under 35 Japan 2025 「Innovators Under 35 Japan」2025年度候補者募集のお知らせ
- What comes next for AI copyright lawsuits? AI著作権訴訟でメタとアンソロピックが初勝利、今後の展開は?
- Can we fix AI’s evaluation crisis? AIベンチマークはもはや限界、新たなテスト手法の登場相次ぐ
- What is vibe coding, exactly? バイブコーディングとは何か? AIに「委ねる」プログラミング新手法