SlideShare a Scribd company logo
1 of 29
Download to read offline
OWLで何が言えるか
福原和朗
@kazurof
2013-07-25
本発表について
• 「OWLで何が書けるか」の続きです
– http://www.slideshare.net/kazurof/owl-15329492
• 記述論理ではそのデータから推論が出来る
ようになっています。
– 記述論理はOWLの理論的基礎
• このしくみの解説を試みます。
– 致命的な間違いはないと思うんですが。
復習:OWLで何が書けるか
• 個体
– x
• 個体が概念に属するということ
– 概念は所謂個体の集合。
– A(x)
• ロール
– 個体同士の関係
– 個体 - ロール - 個体。 所謂トリプル。
– R(x,y)
復習:OWLで何が書けるか(2)
• 概念とそれらの関係
– ¬, ∩,∪ による組み合わせられた概念
• C ∩ (D ∪¬ E)
– ロールと∃,∀による概念
• ∃R.C
• Rというロールで概念Cの個体とのつながりが存在する
個体。
– 概念の包含関係・同値関係
• C ⊃D, E ≡ F
復習:OWLで何が書けるか(3)
• ロールの特徴
– 推移的ロール
• (x,y) ∈R ∧ (y,z) ∈ R ⇒ (x,z) ∈ R
– ロール階層
• (x,y) ∈R , R ⊆ S ⇒ (x,y) ∈S
– 逆ロール
• RI はRの逆ロールとする ⇒ (x,y) ∈ R ⇔ (y,x) ∈ RI
– 数量限定
• ≦nR , ≧nR
– データ型ロール
復習:OWLで何が書けるか(4)
• ONE-OF概念
– {ハート、ダイヤ、クラブ、スペード}
– いわゆる列挙
• データ型
– 文字列、数値など。
– 個体でもONE-OF概念でもない。
OWLを使って言えること
1. 概念の充足可能性
– ある概念に属する個体が理論的に存在し得るかど
うか。
2. 概念の包含関係
– 個体の集合としての包含関係。
3. 概念の同値関係
4. TBoxとABoxの無矛盾性
– TBoxとABox両方を満たす解釈が存在するか。
5. 特性の個体が特定の概念に属するかの判定
• これらを、推論タスクと呼びます。
どうやって言うか?
• タブロー法
– TBoxとABoxの内容から概念に属する個体について
の制約を生成する。
• x : A , y :B ・・・ 「個体x は概念Aに属する」という意味。
– それらに矛盾が発生しないかを判定する。
• 矛盾の例
• x : A , x : ¬A
• x : ⊥ ( ⊥ は空概念。)
• タブロー法により概念の充足可能性が判定可能
タブロー法の手順(1)
• 入力:TBox である T , 判定したい概念 D
• T 内の概念定義 A ≡ C で、C内に他で定義さ
れているA’ が含まれる場合それをA’で入れ
替える。入れ替えたものをT’と呼ぶ。
• 例:
T = { X ≡ Y ∪ Z , Z ≡ V ∪ W }
T’ = { X ≡ Y ∪ (V ∪ W) , Z ≡ V ∪ W }
• 左が定義される概念。右は定義のみをする
概念の組み合わせ。
T’ = {A ≡ V ∩ W, C ≡ ¬B}
D = A ∩ C
D’ = (V ∩ W) ∩ ¬B
タブロー法の手順(2)
• 判定したい概念 D について、T’ の式の左辺
と同じ物を含む場合、右辺の概念に入れ替
える。入れ替えたものをD’ とする。
• 例:
タブロー法の手順(3)
• D’ をNegative Normal Form (NNF)に変換する。
– 概念名の直前だけに否定が出現する概念の形式。
• 変換例
¬ ¬C → C
¬ (C ∩ D ) → ¬ C ∪¬ D
¬ (C ∪ D) → ¬ C∩¬ D
¬ (∀ R.C ) → ∃ R.¬C
¬ (∃ R.C ) → ∀ R.¬C
• DにNNF変換をしたものを、 NNF(D) と書く。
タブロー法の手順(4)
• {x : NNF(D’)}を初期集合S0とし、完備化規則を
適用する
– 制約の追加がされる。
• 追加1回ごとに新たな制約集合が作られる。
• 完備化規則には分岐する物がある。
S0
S1
S’1
S2
S3
S’3...
S4
タブロー法の手順(5)
• これ以上適用できなくなるまで繰り返す。
• 分岐先全てについて、矛盾(clash)が発生して
いるかチェック
– x : A , x : ¬A
– x :⊥ ( ⊥ は空概念)
• ある分岐先ではclashが発生しないならば、D
は充足可能。
完備化規則
1. ∩規則
2. ∪規則
3. ∃規則
4. ∀規則
∩規則
x : C1 ∩ C2 ∈ Si かつ {x :C1, x :C2} ¬⊆ Si
のとき
Si -> Si+1 = Si ∪ { x : C1, x : C2}
と、変形する。
2個の集合両方に含まれる要素についてそれ
ぞれに分ける。
∪規則
x : C1 ∪ C2 ∈ Si かつ {x :C1, x :C2} ∩Si = φ
のとき
Si -> Si+1 = Si ∪ { x : C1 }
あるいは
Si -> S'i+1 = Si ∪ { x : C2 }
「どちらかに含まれる」ケース。
制約追加が分岐することになる。
∃規則
x : ∃R.C ∈ Si かつ { z | (x,z): R , z:C ∈Si} ≠ φ
のとき
Si -> Si+1 = Si ∪ { (x, y) : R, y : C }
但し y ∉V(Si) であること。V(Si)は、Siに出現す
るすべての変数。
うまくzを選ぶとR (x,z)であるなら 新しい変数yに
おいて (x, y) : R, y : C である。
∀規則
x : ∀R.C , (x,y) : R ∈ Si かつ y : C ∉ Si
のとき
Si -> Si+1 = Si ∪ { y : C }
と、変形できる。
(x,y) : R であれば、yは必ずCに属する個体だと
言える。
例
知識ベース : TBox ={A ≡ B, C ≡ ¬B}
判定したい概念 : D = A ∩ C
S1 = {x : A ∩ C}
S2 = {x : B ∩ ¬B} TBoxの右辺で入れ替えた。
S3 = S2 ∪{x : B , x : ¬B} ∩規則を適用した。
clashが発生したので D は充足しないと判定される。
他の推論タスクについて
2. 概念の包含関係 C ⊂D
– C ∩¬D が充足しないなら C ⊂Dと言える。
3. 概念の同値関係 C ≡ D
– C ⊂D かつ C ⊃ D が成立するならC ≡ Dと言える。
D C
C ⊂D C ≡ D
C
D
他の推論タスクについて(2)
4. TBoxとABoxの無矛盾性
– TBoxで定義されている概念の中身をABoxに登場す
る変数に当てはめて、これをA’とする。
– A’の充足可能性を判定する。
T = {B ≡ S ∪ T , ....}
A = {x : A, y : B , z : C, ...}
A’ = {x : A, y : S ∪ T , z : C, ...}
他の推論タスクについて(3)
5. 個体 o が概念 C に属するかの判定
– A∪{¬C(o)}の充足不可能性で判定可能。
以上から、概念の充足可能性が判定出来れば
他の推論タスクも実行できる。
まとめ
• OWLで書かれたことについて以下が言える。
1. 概念が充足するか。
• そもそもあり得るものなのか
2. 概念の包含関係が成立するか
3. 概念の同値関係が成立するか
4. TBoxとABoxの無矛盾性
5. ある概念がある個体に属するか
• 推論タスク
まとめ(2)
• 推論タスク実行のため、タブロー法が使える。
– 検証したい概念に属する個体が存在する前提を
立てた上で矛盾が発生しないことを確認するやり
かた。
個人的な感想
• 機能が高級・複雑すぎてどんな実応用がある
かちょっと思いつかない。
• ユーザ側にわかりやすくする工夫が必要そう。
– サービス・機能の提供するならば
– 論理式で書かれた概念が入力になる。ここをわ
かりやすく
• OWLで書かれた多彩なデータを扱えそうなの
は魅力。
個人的な感想(2)
• 推論に時間がかかりそう。
– 推論を進める際には全ての処理対象データを扱
わなければならないので。
– 大量データをインメモリで扱えるようなシステムが
必要?
– あるいはクラウド的ななにか。
カバーできなかった話題
• 以下のケースでの推論とその例示
– SROIQ(D)の範囲での推論
• 推移的ロール・ロール階層などなど。。。
– 個数制約があるケース
• ≧規則、≦規則
– TBoxに概念の包含関係がある場合の推論
• 概念の階層関係
• ⊆規則、 ∃+ 規則
• 計算量の話
参考文献
• 記述論理とWebオントロジー言語
– http://www.amazon.co.jp/dp/4274207455
– 今回の内容はほぼ本書から学びました。
• タブロー法入門
– http://ebooks.cambridge.org/ebook.jsf?bid=CBO9
780511711787
– タブロー法について丁寧に解説してある。
– 大枠何をするものなのかが理解できた。
– 演習出来る形なので独習しやすい。
28
ご清聴ありがとうございました

More Related Content

What's hot

Rustで始める競技プログラミング
Rustで始める競技プログラミングRustで始める競技プログラミング
Rustで始める競技プログラミングNaoya Okanami
 
代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介Masahiro Sakai
 
一階述語論理のメモ
一階述語論理のメモ一階述語論理のメモ
一階述語論理のメモKeisuke OTAKI
 
Mining of massive datasets chapter3
Mining of massive datasets chapter3Mining of massive datasets chapter3
Mining of massive datasets chapter3Maruyama Tetsutaro
 
JavaScriptの正規表現
JavaScriptの正規表現JavaScriptの正規表現
JavaScriptの正規表現yaju88
 
Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)
Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)
Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)Koji Matsuda
 
アルゴリズムとデータ構造9
アルゴリズムとデータ構造9アルゴリズムとデータ構造9
アルゴリズムとデータ構造9Kenta Hattori
 
ホモトピー型理論入門
ホモトピー型理論入門ホモトピー型理論入門
ホモトピー型理論入門k h
 
アルゴリズムとデータ構造6
アルゴリズムとデータ構造6アルゴリズムとデータ構造6
アルゴリズムとデータ構造6Kenta Hattori
 
アルゴリズムとデータ構造10
アルゴリズムとデータ構造10アルゴリズムとデータ構造10
アルゴリズムとデータ構造10Kenta Hattori
 
programming camp 2008, introduction of programming, algorithm
programming camp 2008, introduction of programming, algorithmprogramming camp 2008, introduction of programming, algorithm
programming camp 2008, introduction of programming, algorithmHiro Yoshioka
 
アルゴリズムとデータ構造1
アルゴリズムとデータ構造1アルゴリズムとデータ構造1
アルゴリズムとデータ構造1Kenta Hattori
 
[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」
[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」
[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」Shunsuke Yatabe
 

What's hot (15)

Rustで始める競技プログラミング
Rustで始める競技プログラミングRustで始める競技プログラミング
Rustで始める競技プログラミング
 
代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介
 
一階述語論理のメモ
一階述語論理のメモ一階述語論理のメモ
一階述語論理のメモ
 
Mining of massive datasets chapter3
Mining of massive datasets chapter3Mining of massive datasets chapter3
Mining of massive datasets chapter3
 
Tsulide
TsulideTsulide
Tsulide
 
JavaScriptの正規表現
JavaScriptの正規表現JavaScriptの正規表現
JavaScriptの正規表現
 
Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)
Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)
Word Sense Induction & Disambiguaon Using Hierarchical Random Graphs (EMNLP2010)
 
アルゴリズムとデータ構造9
アルゴリズムとデータ構造9アルゴリズムとデータ構造9
アルゴリズムとデータ構造9
 
ホモトピー型理論入門
ホモトピー型理論入門ホモトピー型理論入門
ホモトピー型理論入門
 
アルゴリズムとデータ構造6
アルゴリズムとデータ構造6アルゴリズムとデータ構造6
アルゴリズムとデータ構造6
 
45107
4510745107
45107
 
アルゴリズムとデータ構造10
アルゴリズムとデータ構造10アルゴリズムとデータ構造10
アルゴリズムとデータ構造10
 
programming camp 2008, introduction of programming, algorithm
programming camp 2008, introduction of programming, algorithmprogramming camp 2008, introduction of programming, algorithm
programming camp 2008, introduction of programming, algorithm
 
アルゴリズムとデータ構造1
アルゴリズムとデータ構造1アルゴリズムとデータ構造1
アルゴリズムとデータ構造1
 
[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」
[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」
[2021CAPE公開セミナー] 論理学上級 Ⅱ-1「ラッセルのパラドックスと3つの対策」
 

Viewers also liked

セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章
セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章
セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章Jun Saeki
 
RDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについて
RDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについてRDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについて
RDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについてMasayuki Isobe
 
コンセプトアイデア 1
コンセプトアイデア 1コンセプトアイデア 1
コンセプトアイデア 1Jun Saeki
 
いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013
いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013
いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013SORACOM, INC
 

Viewers also liked (6)

セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章
セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章
セマンティック・ウェブのためのRdf owl入門1&2章
 
RDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについて
RDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについてRDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについて
RDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについて
 
コンセプトアイデア 1
コンセプトアイデア 1コンセプトアイデア 1
コンセプトアイデア 1
 
RDF Semantic Graph「RDF 超入門」
RDF Semantic Graph「RDF 超入門」RDF Semantic Graph「RDF 超入門」
RDF Semantic Graph「RDF 超入門」
 
AWSの課金体系
AWSの課金体系AWSの課金体系
AWSの課金体系
 
いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013
いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013
いまさら聞けないAWSクラウド - Java Festa 2013
 

Similar to OWLで何が言えるか

introductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysisintroductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysisTatsuki SHIMIZU
 
130323 slide all
130323 slide all130323 slide all
130323 slide allikea0064
 
はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)
はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)
はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)Motoya Wakiyama
 
最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)
最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)
最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)Nguyen Tuan
 
充足可能性問題のいろいろ
充足可能性問題のいろいろ充足可能性問題のいろいろ
充足可能性問題のいろいろHiroshi Yamashita
 
topology of musical data
topology of musical datatopology of musical data
topology of musical dataTatsuki SHIMIZU
 
PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)
PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)
PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)Toshiyuki Shimono
 
第9回スキル養成講座講義資料
第9回スキル養成講座講義資料第9回スキル養成講座講義資料
第9回スキル養成講座講義資料keiodig
 

Similar to OWLで何が言えるか (13)

introductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysisintroductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysis
 
130323 slide all
130323 slide all130323 slide all
130323 slide all
 
Convex Hull Trick
Convex Hull TrickConvex Hull Trick
Convex Hull Trick
 
KDD2014 勉強会
KDD2014 勉強会KDD2014 勉強会
KDD2014 勉強会
 
はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)
はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)
はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)
 
最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)
最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)
最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)
 
充足可能性問題のいろいろ
充足可能性問題のいろいろ充足可能性問題のいろいろ
充足可能性問題のいろいろ
 
topology of musical data
topology of musical datatopology of musical data
topology of musical data
 
汎化性能測定
汎化性能測定汎化性能測定
汎化性能測定
 
PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)
PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)
PRML 10.3, 10.4 (Pattern Recognition and Machine Learning)
 
Tapl6
Tapl6Tapl6
Tapl6
 
4thNLPDL
4thNLPDL4thNLPDL
4thNLPDL
 
第9回スキル養成講座講義資料
第9回スキル養成講座講義資料第9回スキル養成講座講義資料
第9回スキル養成講座講義資料
 

More from Kazuro Fukuhara

トーナメントは運か実力か
トーナメントは運か実力かトーナメントは運か実力か
トーナメントは運か実力かKazuro Fukuhara
 
nextProbablePrime() について
nextProbablePrime() についてnextProbablePrime() について
nextProbablePrime() についてKazuro Fukuhara
 
素数のハニカム螺旋
素数のハニカム螺旋素数のハニカム螺旋
素数のハニカム螺旋Kazuro Fukuhara
 
日本語によるJUnitの拡張について
日本語によるJUnitの拡張について日本語によるJUnitの拡張について
日本語によるJUnitの拡張についてKazuro Fukuhara
 
まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記
まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記
まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記Kazuro Fukuhara
 
まだ残っていたAlloy地雷原始末記
まだ残っていたAlloy地雷原始末記まだ残っていたAlloy地雷原始末記
まだ残っていたAlloy地雷原始末記Kazuro Fukuhara
 
初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案
初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案
初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案Kazuro Fukuhara
 
Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記
Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記
Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記Kazuro Fukuhara
 
UrlRewriteFilterに手を入れてみた
UrlRewriteFilterに手を入れてみたUrlRewriteFilterに手を入れてみた
UrlRewriteFilterに手を入れてみたKazuro Fukuhara
 
記述論理の解釈を見て思ったこと
記述論理の解釈を見て思ったこと記述論理の解釈を見て思ったこと
記述論理の解釈を見て思ったことKazuro Fukuhara
 

More from Kazuro Fukuhara (11)

トーナメントは運か実力か
トーナメントは運か実力かトーナメントは運か実力か
トーナメントは運か実力か
 
nextProbablePrime() について
nextProbablePrime() についてnextProbablePrime() について
nextProbablePrime() について
 
素数のハニカム螺旋
素数のハニカム螺旋素数のハニカム螺旋
素数のハニカム螺旋
 
日本語によるJUnitの拡張について
日本語によるJUnitの拡張について日本語によるJUnitの拡張について
日本語によるJUnitの拡張について
 
まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記
まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記
まだまだ踏み足りないAlloy地雷原始末記
 
まだ残っていたAlloy地雷原始末記
まだ残っていたAlloy地雷原始末記まだ残っていたAlloy地雷原始末記
まだ残っていたAlloy地雷原始末記
 
初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案
初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案
初心者でも楽しめる格闘ゲームへの提案
 
Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記
Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記
Titanium初心者によるAlloy地雷原始末記
 
UrlRewriteFilterに手を入れてみた
UrlRewriteFilterに手を入れてみたUrlRewriteFilterに手を入れてみた
UrlRewriteFilterに手を入れてみた
 
資格四方山話
資格四方山話資格四方山話
資格四方山話
 
記述論理の解釈を見て思ったこと
記述論理の解釈を見て思ったこと記述論理の解釈を見て思ったこと
記述論理の解釈を見て思ったこと
 

Recently uploaded

論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...博三 太田
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineerYuki Kikuchi
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfFumieNakayama
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案sugiuralab
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?akihisamiyanaga1
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfFumieNakayama
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)Hiroki Ichikura
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)UEHARA, Tetsutaro
 

Recently uploaded (14)

論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
 

OWLで何が言えるか