最先端のAI技術として知られる拡散モデルを用いた画像生成AIが、いかにして画像を理解し分析するかについテーマが注目されています。
本連載では、東京大学・松尾豊研究室が開催する輪読会で話題となった最新の研究を取り上げています。
画像生成に優れた拡散モデルですが、画像認識タスクにおける表現学習能力はこれまで不明でした。
しかし、最近の研究でその能力が明らかになりつつあり、画像分類やセグメンテーションといったタスクでその実力を発揮しています。
表現学習は、元のデータのみを用いて機械学習モデルを訓練する手法であり、特にこれに自己教師あり学習が組み合わさったものは、アノテーションコスト削減やバイアスを回避しつつ情報を学び取るという利点があります。
拡散モデルによる進化するAIの世界を、是非ご一読ください。
出典 : https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/technology/00007/00070/?i_cid=nbpnxr_index