Google Developers Japan: ディープラーニングを使ってモバイル端末のユーザビリティを改善する

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ディープラーニングを使ってモバイル端末のユーザビリティを改善する

2019年5月30日木曜日

この記事は Yang Li による Google AI Blog の記事 "Using Deep Learning to Improve Usability on Mobile Devices" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
code { background-color: transparent }投稿者: Google AI リサーチサイエンティスト、Yang Li
グラフィックユーザーインターフェース間違ったアフォーダンスCHI'19Modeling Mobile Interface Tappability Using Crowdsourcing and Deep Learning

ディープラーニングでタップ可能性を予測する青字で下線の付いたリンク種類場所大きさ色文字種類場所

場所ごとにタップできる要素とタップできない要素の精度を表したヒートマップ。赤くなるほど精度が高い。要素をタップできないとラベル付けしたユーザーの精度は、インターフェースの上中央に近づくほど上がる。要素をタップできるとラベル付けしたユーザーの精度は、インターフェースの下中央に近づくほど上がる。

大きさ色文字文字ディープニューラルネットワーク場所文字種類大きさ畳み込みニューラルネットワークモデルの評価

同じデータセットの各要素について、モデルが予測したタップできる可能性（Y 軸）と、人間のユーザーによるラベルの一致度合い（X 軸）でプロットした散布図。

精度再現率謝辞この研究は、Google の夏季インターンである Amanda Swangson 氏と、ディープラーニングおよびヒューマンコンピュータインタラクションのリサーチサイエンティストである Yang Li 氏が共同で行いました。

Hak Matsuda - Developer Relations Team

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