マルチインスタンス学習（Multiple Instance Learning; MIL）とは、弱教師あり学習のひとつであり、データ単体ではなく「データの集合」に対して与えられたラベルを使って学習を行う方法です。そのまま学習・推論を行うと非常に計算時間が長くなるような高解像度画像に対する分類タスクにおいて、画像を少領域ごとのパッチに分け、パッチの集まりを使ってマルチインスタンス学習を行うことで計算コストを削減が期待できます。
今回のスキルアップAIキャンプでは、マルチインスタンス学習の概要や応用事例と合わせて、PyTorch による実装方法を紹介します。
プログラム概要
- マルチインスタンス学習とは？
- マルチインスタンス学習の応用事例
- マルチインスタンス学習の代表的手法
- ハンズオン｜PyTorchを使ったマルチインスタンス学習の実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2022年10月26日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
