Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
SSII2023 [OS1] マルチモーダルだからこそわかること ~マルチモーダルで人の感性を...
Search
画像センシングシンポジウム
PRO
June 14, 2023
Science
1.2k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
SSII2023 [OS1] マルチモーダルだからこそわかること ~マルチモーダルで人の感性を紐解く~
山崎 俊彦(東京大学大学院 情報理工学系研究科)
画像センシングシンポジウム
PRO
June 14, 2023
More Decks by 画像センシングシンポジウム
See All by 画像センシングシンポジウム
SSII2026 [SS1] 作業動画理解 〜基盤モデル時代の応用と課題〜
ssii
PRO
0
590
SSII2026 [SS2] CADにおけるAI分野の動向と製造業 への実適⽤
ssii
PRO
1
1.1k
SSII2026 [TS2] 日本古典文化とAI ~ データセットからアプリケーションまで~
ssii
PRO
0
430
SSII2026 [PT1] アクセラレーテッド・コンピューティングが切り拓く知能の最前線 ~生成AIからエージェンティックAI、そしてフィジカルAIへの進化~
ssii
PRO
0
550
SSII2026 [PT2] 記号創発ロボティクスとフィジカルAIの展開 〜集合的予測符号化が繋ぐ言語と身体の時空間階層性〜
ssii
PRO
0
570
SSII2026 [OS1] 計算機インフラどうしてる?
ssii
PRO
0
340
SSII2026 [OS1-1] 機械学習のための計算基盤の開発
ssii
PRO
0
330
SSII2026 [OS1-2] 学術クラウド基盤mdx IIの 設計と運用
ssii
PRO
0
310
SSII2026 [OS1-3] 実験室自動化を目指した 計算機との試行錯誤
ssii
PRO
0
300
Other Decks in Science
See All in Science
俺たちは本当に分かり合えるのか? ~ PdMとスクラムチームの “ずれ” を科学する
bonotake
2
2.4k
人生を変えた一冊「独学大全」のはなし / Self-study ENCYCLOPEDIA: The Book Which Change My Life #独学大全 #EM推し本
expajp
0
160
水耕栽培:古代の知恵から宇宙農業まで
grow_design_lab
0
140
あなたに水耕栽培を愛していないとは言わせない
mutsumix
1
340
次代のデータサイエンティストへ~スキルチェックリスト、タスクリスト更新~
datascientistsociety
PRO
3
43k
プロジェクト「Azayaka」のSARの数式とジオメトリ
syuchimu
0
350
フィードフォワードニューラルネットワークを用いた記号入出力制御系に対する制御器設計 / Controller Design for Augmented Systems with Symbolic Inputs and Outputs Using Feedforward Neural Network
konakalab
0
140
ダメな自分の育て方―性格タイプの「劣等機能」から理解するニガテ克服術
ppillc
0
150
防災デジタル分野での官民共創の取り組み (1)防災DX官民共創をどう進めるか
ditccsugii
0
660
NDCG is NOT All I Need
statditto
2
3.2k
先端因果推論特別研究チームの研究構想と 人間とAIが協働する自律因果探索の展望
sshimizu2006
3
930
AkarengaLT vol.41
hashimoto_kei
1
140
Featured
See All Featured
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
480
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
210
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
140
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
410
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
41
2.6k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.2k
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
1.1k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.3k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.3k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
300
Transcript
None
None
None
DNN for Presentation Analysis [Yi, BigMM19] AIに「このプレゼンはこうだった」という教師データを大量に与える 4
5
6
None
スライドデザイン [Yi, IEICE-D22] セミナー参加者による改善 8
https://www.presentationtrainer.jp/ 9
None
CMを流した回数✕視聴率∝CM認識率? GRP:のべ視聴率 (CM視聴率×広告を打つ回数) どれだけ目に触れやすいかの指標 CMの広告費用の算出に使われる 認識率:「CMを見た・見たような気がする」の割合
商品購入喚起率はもっと絶望的:相関0.19 相関:0.31! 11
None
None
None
Metadata • major business categories • broad casting pattern (7
classes) • series pattern (4 classes) • individual-wise gloss rating point (GRP) 15
None
Metadata • broad casting pattern (7 classes) 平 日 土
日 朝 昼 夕 夜 深夜 平 日 土 日 朝 昼 夕 夜 深夜 平 日 土 日 朝 昼 夕 夜 深夜 平 日 土 日 朝 昼 夕 夜 深夜 平 日 土 日 朝 昼 夕 夜 深夜 平 日 土 日 朝 昼 夕 夜 深夜 平 日 土 日 朝 昼 夕 夜 深夜 … broadcasting 17
Metadata • series pattern (4 classes) Similar story New story
Same casts Series ID 1 Series ID 2 New casts Series ID 3 Series ID 4 Series ID 4 Series ID 3 Series ID 2 Series ID 1 examples) 18
Metadata • individual-wise gross rating point (GRP) • GRP is
the sum of the viewer ratings of the ads. • Individual-wise GRP is calculated for each age and gender groups of viewers. example) Mon Tue Wed Thu Fri part1 10% 25% 20% 15% 12% part2 15% 18% 17% 21% 10% Viewer rating: male (age: 20-34) … broadcasting GRP (male, age: 30-34) = 18 + 17 + 21 = 56 Mon Tue Wed Thu Fri part1 19% 25% 20% 15% 12% part2 10% 11% 22% 25% 10% Viewer rating: female (age: 35-49) GRP (female, age: 35-49) = 11 + 22 + 25 = 58 19
None
None
None
None
None
None
None
Performance [Tao, MTAP23] 27
None
None
None
まとめ Whatの認識からHow/Whyの認識へ 匠の技:スキル、コツ、etc. 人間の内部状態:記憶、感情、etc. • マルチモーダル処理による魅力工学 •
「魅力」の予想、解析、増強 • 刺さるプレゼン・CMでの人気獲得支援等 31