研究課題
基盤研究(B)
本研究では、教科書などに体系的にまとめられている既知の知見を利用することで、深層ニューラルネットワークの学習に用いる「ラベル付きデータ」や「ラベル無しデータ」の削減を目指す。「ラベル付きデータ」を削減するのは、その準備には多大な労力や金銭的コストが必要であるからであり、「ラベル無しデータ」を削減するのは、植物のCT画像のように、データ自体が貴重な場合を想定するからである。既知の知見の情報源として、最終的には、教科書や論文などのオーソライズされたものを利用したいが、カテゴリ毎に利用できる情報が少なく、難易度が高い。そのため、いわゆる生成AIを利用することでテキストを増やす方法などを検討する。
