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
-
- AI can make you more creative—but it has limits 生成AIは人間の創造性を高めるか？ 新研究で限界が明らかに
- Promotion Call for entries for Innovators Under 35 Japan 2024 「Innovators Under 35 Japan」2024年度候補者募集のお知らせ
- A new weather prediction model from Google combines AI with traditional physics グーグルが気象予測で新モデル、機械学習と物理学を統合
- How to fix a Windows PC affected by the global outage 世界規模のウィンドウズPCトラブル、IT部門「最悪の週末」に
- The next generation of mRNA vaccines is on its way 日本で承認された新世代mRNAワクチン、従来とどう違うのか？