Appleは本日、「Apple Machine Learning Journal」という新しいブログを公開しました。読者への歓迎メッセージと、ブログの最初のトピックである「合成画像のリアリティの向上」について深く掘り下げた内容が掲載されています。Appleは、Machine Learning Journalを、Apple製品の技術開発における同社のエンジニアによる取り組みや進歩に関する記事をユーザーが読める場所だと説明しています。
Apple はウェルカムメッセージの中で、機械学習に興味のある人に対し、同社の新しいブログのメールアドレス [email protected] で同社に連絡するよう呼びかけている。
Apple Machine Learning Journalへようこそ。ここでは、Appleのエンジニアが、世界中の何百万人もの人々のために革新的な製品を開発するために機械学習技術を活用した取り組みについて書いた記事を読むことができます。機械学習の研究者や学生、エンジニア、開発者の皆様、ご質問やご意見をお待ちしております。[email protected]までご連絡ください。
最初の投稿（Vol. 1、Issue 1と記載）では、Appleのエンジニアがニューラルネットワークに関連する機械学習について深く掘り下げています。ニューラルネットワークは、合成画像をよりリアルにするために、インテリジェントに改良するプログラムを作成することができます。Appleのエンジニアは、合成画像の使用はコストを削減するものの、「十分にリアルではない可能性があり」、実際のテスト画像では「一般化が不十分」になる可能性があると指摘しました。そのため、Appleは機械学習を用いて合成画像を強化する方法を見つけようとしました。
現在成功しているニューラルネットワークの例のほとんどは、教師あり学習です。しかし、高い精度を達成するには、学習データのサイズが大きく、多様性があり、かつ正確なアノテーションが付与されている必要があり、コストがかかります。膨大なデータにラベルを付ける代わりに、シミュレータから合成画像を使用する方法があります。これはラベル付けコストがかからないため安価ですが、合成画像が十分にリアルでない可能性があり、実際のテスト画像に対する汎化性能が低下する可能性があります。このパフォーマンスギャップを埋めるため、私たちは合成画像をよりリアルに見せるための改良手法を開発しました。この改良された画像を用いてモデルを学習させることで、様々な機械学習タスクにおける精度が大幅に向上することを示します。
2016 年 12 月、Apple の人工知能チームは初の研究論文を発表しました。この論文は、現在の Apple Machine Learning Journal の第 1 巻と同様に、高度な画像認識に焦点を当てたものでした。
この新しいブログは、AppleのAIと機械学習に関する取り組みにおける最新の一歩を示すものです。昨年バルセロナで開催されたAIカンファレンスでは、同社の機械学習責任者であるラス・サラクディノフ氏が、これらの分野におけるAppleの取り組みの一部について、舞台裏を垣間見せてくれました。その中には、健康とバイタルサイン、LiDARの体積検出、構造化出力による予測、画像処理とカラー化、インテリジェントアシスタントと言語モデリング、行動認識などがあり、これらはすべて、将来的に研究論文やブログ記事のテーマとなる可能性があります。
Apple Machine Learning Journal の最初の投稿全文をここでご覧ください。
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