千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞 「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは：朝日新聞GLOBE＋
越智優真さん。最近ギターを始め、軽音楽部にも入った。機械学習の勉強は「一日2時間ぐらい」という＝木更津高専で、藤田明人撮影 木更津工業高等専門学校（千葉県木更津市）情報工学科に今春入学した越智優真さんは、４月、「Fixstars Amplifyハッカソン」（株式会社フィックスターズ主催）で、応募71作品の中で最優秀賞に輝いた。応募したのは中学3年のとき。他の応募者は、東大、東工大、早稲田大、慶応大、東北大などで専門領域を学ぶ大学生や大学院生が多く、越智さんの活躍は注目を集めた。 越智さんが応募したプログラムとアイデアの題名は、「浅（くて広い）層学習 少データでお手軽機械学習」だ。 機械学習は、人工知能（AI）が自分で物事を学ぶための技術だ。その一つとして「深層学習（ディープラーニング）」があり、画像認識、音声認識、文章の要約、翻訳など幅広い分野への応用が期待されている。 深層学習は一般に、
人工知能でカンニングを発見 京大などがプログラム開発：朝日新聞デジタル
人工知能を使い、試験で他人の答案をのぞき見するなどのカンニングを検出する技術を、京都大などのグループが開発した。これまで教員の経験に頼っていた手法を取り込み、高い精度で自動的に見つけ出せるという。 日本物理学会の月刊誌電子版で発表した。京都大の大関真之助教（システム構成論）らは、「機械学習」と呼ばれる人工知能の技術を使い、試験を受ける人の過去の成績と、試験問題の難易度、クラスメートの回答の重なり具合などを計算するプログラムを作った。カンニングの疑いが低い人を順番に除外して、疑わざるを得ない人を特定する。 ３０人のクラスで１割が互いに回答をのぞき見するという設定で計算したところ、カンニングした全てのペアを特定できたという。大関さんは「従来の手法は『決めつけ』の恐れがあったが、この技術では回避できる」と話している。（阿部彰芳）
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