ヒューマン コンピュータ インタラクション (HCI) を理解する: HCI テクノロジの例
ヒューマン コンピューター インタラクション (HCI) は、ユーザーのニーズを満たす対話型コンピューター インターフェイスを設計することにより、ユーザーとコンピューターの対話方法を最適化することを目的とした学際的な研究分野です。コンピューターサイエンス、行動科学、認知科学、人間工学、心理学、デザイン原則などの分野を融合して、ユーザーエクスペリエンスと効率を向上させます。ユーザーのニーズと行動パターンを研究することで、HCI はインターフェースのデザインを改善し、ユーザーの満足度と作業効率を向上させ、それによってコンピューター技術の開発と普及を促進することができます。
HCI の出現は、パーソナル コンピューターが登場した 1980 年代にまで遡ります。当時、デスクトップ コンピュータが家庭や企業のオフィスに普及し始めました。 HCI の起源は、ビデオ ゲーム、ワード プロセッサ、デジタル ユニットにまで遡ることができます。これらの技術の発展は、人間とコンピュータの相互作用の進歩を促進しました。
しかし、インターネットの急速な発展とモバイルの多様化したテクノロジーの普及により、コンピューティングはユビキタスかつ万能になりました。これらのテクノロジーの進歩により、ユーザーの対話方法はさらに進化します。したがって、よりユーザーフレンドリーな人間とコンピューターの対話ツールに対する需要が大幅に増加しています。
今日、ヒューマン コンピューター インタラクション (HCI) は、インタラクティブ インターフェイスの設計、実装、評価を通じてコンピューティング デバイスのユーザー エクスペリエンスを向上させることに重点を置いています。これには、ユーザー インターフェイスのデザイン、ユーザー中心のデザイン、ユーザー エクスペリエンスのデザインが含まれます。


#ヒューマン・コンピュータ・インタラクション技術の例
技術の発展により、高度なヒューマン・コンピュータ・インタラクション技術を備えたツールや機器がいくつか生まれました。 , 以下のように、人間とコンピュータの対話の実際の応用を見てみましょう。
1. モノのインターネット テクノロジー
HCI 分野の最新の開発では、プレタッチ電話による「プレタッチ センシング」の概念が導入されています。これは、ユーザーがどのように携帯電話を持っているか、または操作するために最初に画面に近づいた指を携帯電話が検出できることを意味します。ユーザーの手の動きを検出した後、デバイスはユーザーの意図を即座に予測し、ユーザーが指示を与える前にタスクを実行します。
もう 1 つの HCI 関連の開発は「Paper ID」です。紙はタッチ スクリーンとして機能し、環境を感知し、ジェスチャーを検出して、他の IoT デバイスに接続します。基本的に、人間とコンピューターの相互作用変数に焦点を当て、紙をデジタル化し、ジェスチャーに基づいてタスクを実行します。
2. アイ トラッキング テクノロジー
アイ トラッキング テクノロジーは、注視点に基づいて人がどこを見ているかを検出することです。視線追跡デバイスは、カメラを使用してユーザーの視線をキャプチャし、明瞭さを維持するために埋め込まれた光源を使用します。さらに、これらのデバイスは機械学習アルゴリズムと画像処理機能を使用して、正確な視線検出を実現します。
たとえば、交通安全のための「ドライバー監視システム」。さらに、将来の HCI 対応視線追跡システムでは、ユーザーが眼球を回転させてコンピュータ画面をスクロールできるようになります。
3. 音声認識技術
音声認識技術は人間の言語を解釈し、そこから意味を導き出し、ユーザーに代わってタスクを実行します。最近、チャットボットや仮想アシスタントの登場により、このテクノロジーは非常に人気が高まっています。
Microsoft の Cortana、Google の Google アシスタント、Apple の Siri などの製品はすべて音声認識を使用して、ユーザーが自分のデバイスや車などを操作できるようにします。 HCI と音声認識を組み合わせることで、人間とコンピューターの対話がさらに微調整され、デバイスがユーザーのコマンドや質問を最大限の精度で解釈して応答できるようになります。
4. AR/VR テクノロジー
AR と VR は、人間がデジタル世界と対話し、日常業務の生産性を向上させる没入型テクノロジーです。たとえば、スマート グラスを使用すると、コンピューティング システムとのハンズフリーでシームレスなユーザー操作が可能になります。
現在、HCI 研究は、ユーザーの AR/VR エクスペリエンスを向上させるために、脳とコンピューターのインターフェイスや感情分析などの他の研究分野をターゲットにしています。
5. クラウド コンピューティング
クラウド コンピューティングと人間とコンピューターの対話のおかげで、柔軟な働き方とリモート勤務が現実になりました。従業員は、クラウドベースの SaaS サービスを利用することで、物理的な場所を問わずクラウド上のデータにアクセスできます。このような仮想セットアップによりワークフローが合理化され、生産性に影響を与えることなく業界全体のチームとのシームレスなコラボレーションが可能になります。
以上がヒューマン コンピュータ インタラクション (HCI) を理解する: HCI テクノロジの例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











画像の注釈は、ラベルまたは説明情報を画像に関連付けて、画像の内容に深い意味と説明を与えるプロセスです。このプロセスは機械学習にとって重要であり、画像内の個々の要素をより正確に識別するために視覚モデルをトレーニングするのに役立ちます。画像に注釈を追加することで、コンピュータは画像の背後にあるセマンティクスとコンテキストを理解できるため、画像の内容を理解して分析する能力が向上します。画像アノテーションは、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、グラフ ビジョン モデルなどの多くの分野をカバーする幅広い用途があり、車両が道路上の障害物を識別するのを支援したり、障害物の検出を支援したりするなど、幅広い用途があります。医用画像認識による病気の診断。この記事では主に、より優れたオープンソースおよび無料の画像注釈ツールをいくつか推奨します。 1.マケセンス

機械学習とデータ サイエンスの分野では、モデルの解釈可能性が常に研究者や実務家に焦点を当ててきました。深層学習やアンサンブル手法などの複雑なモデルが広く適用されるようになったことで、モデルの意思決定プロセスを理解することが特に重要になってきました。 Explainable AI|XAI は、モデルの透明性を高めることで、機械学習モデルに対する信頼と自信を構築するのに役立ちます。モデルの透明性の向上は、複数の複雑なモデルの普及や、モデルを説明するための意思決定プロセスなどの方法によって実現できます。これらの方法には、特徴重要度分析、モデル予測間隔推定、ローカル解釈可能性アルゴリズムなどが含まれます。特徴重要度分析では、入力特徴に対するモデルの影響度を評価することで、モデルの意思決定プロセスを説明できます。モデルの予測間隔の推定

この記事では、学習曲線を通じて機械学習モデルの過学習と過小学習を効果的に特定する方法を紹介します。過小適合と過適合 1. 過適合 モデルがデータからノイズを学習するためにデータ上で過学習されている場合、そのモデルは過適合していると言われます。過学習モデルはすべての例を完璧に学習するため、未確認の新しい例を誤って分類してしまいます。過適合モデルの場合、完璧/ほぼ完璧なトレーニング セット スコアとひどい検証セット/テスト スコアが得られます。若干修正: 「過学習の原因: 複雑なモデルを使用して単純な問題を解決し、データからノイズを抽出します。トレーニング セットとしての小さなデータ セットはすべてのデータを正しく表現できない可能性があるため、2. 過学習の Heru。」

平たく言えば、機械学習モデルは、入力データを予測された出力にマッピングする数学関数です。より具体的には、機械学習モデルは、予測出力と真のラベルの間の誤差を最小限に抑えるために、トレーニング データから学習することによってモデル パラメーターを調整する数学関数です。機械学習には、ロジスティック回帰モデル、デシジョン ツリー モデル、サポート ベクター マシン モデルなど、多くのモデルがあります。各モデルには、適用可能なデータ タイプと問題タイプがあります。同時に、異なるモデル間には多くの共通点があったり、モデル進化の隠れた道が存在したりすることがあります。コネクショニストのパーセプトロンを例にとると、パーセプトロンの隠れ層の数を増やすことで、それをディープ ニューラル ネットワークに変換できます。パーセプトロンにカーネル関数を追加すると、SVM に変換できます。これです

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

MetaFAIR はハーバード大学と協力して、大規模な機械学習の実行時に生成されるデータの偏りを最適化するための新しい研究フレームワークを提供しました。大規模な言語モデルのトレーニングには数か月かかることが多く、数百、さらには数千の GPU を使用することが知られています。 LLaMA270B モデルを例にとると、そのトレーニングには合計 1,720,320 GPU 時間が必要です。大規模なモデルのトレーニングには、これらのワークロードの規模と複雑さにより、特有のシステム上の課題が生じます。最近、多くの機関が、SOTA 生成 AI モデルをトレーニングする際のトレーニング プロセスの不安定性を報告しています。これらは通常、損失スパイクの形で現れます。たとえば、Google の PaLM モデルでは、トレーニング プロセス中に最大 20 回の損失スパイクが発生しました。数値的なバイアスがこのトレーニングの不正確さの根本原因です。
