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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
画像センシングシンポジウム
PRO
June 14, 2023
Science
1.3k
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
750
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
1.5k
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
530
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
660
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
720
SSII2026 [OS1] 計算機インフラどうしてる?
ssii
PRO
0
410
SSII2026 [OS1-1] 機械学習のための計算基盤の開発
ssii
PRO
0
400
SSII2026 [OS1-2] 学術クラウド基盤mdx IIの 設計と運用
ssii
PRO
0
450
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
390
Other Decks in Science
See All in Science
O(log n)-Approximation Algorithms for Bipartiteness Ratio
tasusu
0
140
データベース14: B+木 & ハッシュ索引
trycycle
PRO
0
900
YouTubeにおける撤回論文の参照実態 / metascience-meetup2026
corgies
3
330
How a camera trap data standard enabled an ecosystem of interoperable tools
peterdesmet
0
110
知能とはなにか -ヒトとAIのあいだ-
tagtag
PRO
0
110
Wet Active Matter
rajeshrinet
0
140
20260410_SystemsThinking
takusamar
1
140
Inside the Mind of an LLM
baggiponte
0
230
From Prediction to Understanding: Causal Discovery for Data Science and AI Applications
sshimizu2006
0
260
社内で活躍できるデータサイエンティストになるために
aikinohara
1
150
データベース04: SQL (1/3) 単純質問 & 集約演算
trycycle
PRO
0
1.6k
AI for Phage-Host prediction
michielstock
0
110
Featured
See All Featured
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.2k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3.7k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
480
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
220
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Ten Tips & Tricks for a 🌱 transition
stuffmc
0
170
Building an army of robots
kneath
306
46k
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
260
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