ファンタスティックデータとその質問【JST・京大機械翻訳】

Tran Trung-Kien; Le-Tuan Anh; Nguyen-Duc Manh; Yuan Jicheng; Le-Phuoc Danh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221348546970 整理番号：22P0027263

ファンタスティックデータとその質問【JST・京大機械翻訳】

Fantastic Data and How to Query Them

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

膨大な量の(訓練)データのアベイラビリティは,人工知能(AI)の多くの最近の進歩の最も重要な要因の1つであることが一般に認められている。しかし,データセットは,狭いAIサブ領域における特定のタスクのためにしばしば設計され,それらを管理し,アクセスするための統一的な方法がない。これは,機械学習モデルを訓練または展開するとき,不必要なオーバヘッドを作り出すだけでなく,データの理解を制限し,それはデータ中心AIにとって非常に重要である。本論文では,異なるデータセットに対する統一フレームワークに関するビジョンを提示し,例えば,標準クエリ言語を用いて,容易に統合および質問できる。コンピュータビジョンにおけるデータセットのフレームワークを作成し,異なるシナリオにおいてその利点を示すため,この進行中の研究で実証した。著者らの実証はhttps://vision.semkg.orgで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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