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学習データはこの用途に特化したものでしょうか?それとも汎用のデータでよろしかったでしょうか?
汎用でしょ。タレコミにも書いてあるけど「敵対的生成ネットワーク(Generative adversarial networks, GAN)」は「教師なし学習」の代表格。AIを作るのには膨大なデータが必要だけど、AIはかなり抽象的なことをやってるから、おそらく、「猫の動画」と「そのモザイク動画」で教育したAI(「学習済モデル」)が、「警視庁24時」みたいな人間の顔にかけたモザイクを外すことができる(人間の顔を教師として覚えさせる必要がない)。
むしろ、人間の顔を下手に覚えさせると、作る方のAIがズルをしようとして咎める方のAIが騙されるから、調整が難しい。
AI-D:「モザイクかける前の画像について、ある程度勉強したよ」(判定機)AI-G:「判定機さん、てきとーに書いてみたよ どうですか?」AI-D:「10点」(推測)AI-G:「判定機さん、これからどうかな?」判定機)AI-D:「15点」(推測)AI-G:「判定機さん、ではこの絵ならどうだ?」 (以下ループ)判定機さんも、一緒に学習して成長します。
こんな感じかな?
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「毎々お世話になっております。仕様書を頂きたく。」「拝承」 -- ある会社の日常
この分野は素人 (スコア:1)
学習データはこの用途に特化したものでしょうか?それとも汎用のデータでよろしかったでしょうか?
Re: (スコア:1)
汎用でしょ。タレコミにも書いてあるけど「敵対的生成ネットワーク(Generative adversarial networks, GAN)」は「教師なし学習」の代表格。AIを作るのには膨大なデータが必要だけど、AIはかなり抽象的なことをやってるから、おそらく、「猫の動画」と「そのモザイク動画」で教育したAI(「学習済モデル」)が、「警視庁24時」みたいな人間の顔にかけたモザイクを外すことができる(人間の顔を教師として覚えさせる必要がない)。
むしろ、人間の顔を下手に覚えさせると、作る方のAIがズルをしようとして咎める方のAIが騙されるから、調整が難しい。
Re:この分野は素人 (スコア:1)
AI-G:「モザイク掛けたけど復元できるかな?」(推測対象データ作成)
AI-D:「元絵はこんな感じですか?」(推測)
AI-G:「100点満点で35点です」(判定)
(こいつは、このパターンに弱いみたいだな」(学習)
AI-D:「ふむふむ。参考にさせていただきます」(学習)
AI-G:「ではこの絵ならどうだ?」(より苦手そうなデータ作成)
(以下ループ)
みたいな感じ?
Re: (スコア:0)
AI-D:「モザイクかける前の画像について、ある程度勉強したよ」(判定機)
AI-G:「判定機さん、てきとーに書いてみたよ どうですか?」
AI-D:「10点」(推測)
AI-G:「判定機さん、これからどうかな?」判定機)
AI-D:「15点」(推測)
AI-G:「判定機さん、ではこの絵ならどうだ?」
(以下ループ)
判定機さんも、一緒に学習して成長します。
こんな感じかな?
Re:この分野は素人 (スコア:1)
まだよくわかりませんが
なんとなく「モザイク除去」という言葉に惑わされて遠回りしている気がしてきました