この記事は、わたしのYouTubeチャンネルにある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )
転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。
こちらが動画内容です👇
📅撮影日 = 2023-10-23(月)
ひょんなことから生成AIパスポート試験を受けることになったので、手抜きしながら、学んだことの定着(記憶の定着)をねらっていきます。
・生成AIパスポートとは？
https://bit.ly/WhatIs-GenerateAIPassport
やり方はこんな感じです。
・初回のインプット( 座学、教材学習、ChatGPT PlusやGoogle Bardへ質問する )
・アウトプット( 学んだことを声に出す → YouTube動画化 )
・2回目以降のインプット( 自分でつくった動画をながら聴きする )
└朝起きてすぐ( YouTube + Chromecast )
└ジョギング中( YouTube + スマホ )
などのやり方で繰り返しながら学習します。
技能を上げるには繰り返しが大切です。
初回のインプットではとにかく集中して、2回目以降のインプットでは繰り返し学習のためにとにかく手抜きします。
動画編集をしている時に、繰り返し学習ができる点も、楽ちんだなと感じています。
⏳開始時間
00:00 イントロ
00:21 本編開始
01:01 「生成AIパスポート公式テキスト」( Kindle版 )から https://bit.ly/GenAIPass-Text
└ 生成AIにおける、データの水増し( Data Augmentation )とは？
01:58 1)画像のリサイズ 2)画像の正規化 3)画像データの水増し( Data Augmentation ) で行われている実際の処理がイメージできないので、具体的におしえて。
└ 03:00 画像のリサイズ
└ 03:47 画像の正規化
└ 04:24 画像データの水増し( Data Augmentation )
05:10 「機械学習で顔認識のモデルを訓練するとき、1枚の顔の写真を少しずつ回転させたり、明るさを変えたりして、多くの異なる状況での顔認識ができるように訓練します」という説明について、今の理解度が40%ぐらいなので、残りの理解度60%を補うように解説して。
└ 06:13 18歳向けの実例
└ 水増しは機械学習モデルが現実世界の多様な状況に対応できるように、訓練データを「豊か」にする役割を果たします。
07:04 もし人間が自分であらゆる状況のあらゆる写真を撮影することができるのなら、この水増し作業は必要がないということ？
└ はい、その通りです。
└ 水増し( Data Augmentation )は、特にデータが限られている場合や、多様な状況を網羅するのが難しい場合に非常に有用です。
07:49 少し近い話で、音声生成AIについてもおしえてください。
└ 09:15 データ拡張技術は、データの水増しと同じか？についての回答
└ はい、データの水増しと同じようなことをしています。
└ 07:49 なぜ「データ拡張技術」と表現されているのか？についての回答
└ 音声データに対して、単に速度や音の高さを変えるだけでなく、背景ノイズを加えたり、エコーを加えたりすることもあります。
└ これら全ての手法を総称して「データ拡張技術」と呼びます。
└ このように、データ拡張技術はデータの水増しを含む、より広範な概念です。
└ 10:52 データの水増しについて、ベン図で教えてもらった話( Advanced Data Analysis 使用 )
11:30 では最後に、「データ拡張技術」のグループの中にある、データの水増し以外の技術の名前と役割を、箇条書きで教えて。15種類教えて。
└ 11:55 画像データに対する拡張手法
└ 12:29 音声データに対する拡張手法
└ 13:02 テキストデータに対する拡張手法
└ このように、データの水増しは各種データに対して適用可能な汎用的な手法として、各種データ生成でつかわれています。
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