- 機械学習は実験科学であり、新しい問題を解決するためには従来の知識や手法を疑う必要がある。
- 独自の課題に対処するために、データのトレーニングとパフォーマンスメトリックの評価方法を見直すことが重要。
- 手追跡ソフトウェアに機械学習を適用する際には、低い解像度でも高いフレームレートが必要とされる。
- ハンドトラッキングモデルの開発では、トレーニング方法やデータソースの再構築、モデルの展開方法の実験が重要。
- データのトレーニングと評価において、実世界でのモデルパフォーマンスを重視することが不可欠。
機械学習の革新は常に進化しており、実験が重要である。実際の応用領域での実験とモデルパフォーマンスの測定によって、真のAI革新を実現できる。