[SS2] 技術動向解説セッション2

[SS2-01] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術　〜 足りない情報をどのように補うか？～

*石井 雅人¹ (1. ソニーグループ株式会社)

機械学習技術の急速な発達により、コンピュータによる知的処理は様々なタスクで人間に匹敵あるいは凌駕する性能を達成してきた。一方、このような高い性能は大量かつ高品質な学習データによって支えられており、多様化する機械学習応用においてデータの収集コストが大きな導入障壁の１つとなっている。本講演では、少ないデータやラベルから効率的に学習するための様々な技術について、「足りない情報をどのように補うか？」という観点から概観するとともに、特に画像認識分野における最新の研究動向についても紹介する。