人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)

AI
  • 2019.11.17

1.人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)まとめ ・人々がどのように移動しているのかを知る事、すなわち人間のモビリティを知る事は従来は困難だった ・モバイル機器の通信状況から習得していため比較的狭い範囲狭い時間軸でしか計測できなかった ・しかし、最近は比較的容易に「匿名化された集団の移動」として移動状況が把握できるようになってきた 2.モビリティデータとは? 以下、ai.go […]

Google AI Residency Programの第三期のハイライト

AI
  • 2019.11.16

1.Google AI Residency Programの第三期のハイライトまとめ ・Google AI Residency Programの第三期生の成果の発表、論文以外にも幅広い活動を行った ・第五期の募集として2020 Google AIレジデンシープログラムの申し込みも開始されている ・出願順に候補者が検討されるため、応募を考えている場合は早めの申し込みが吉 2.Google AI Re […]

VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(2/2)

AI
  • 2019.11.15

1.VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(2/2)まとめ ・VTABによる評価では最高パフォーマンスを示した特徴表現学習アルゴリズムはS4L ・S4L(Self-Supervised Semi-Supervised Learning)は特に「構造」タスクのパフォーマンスを改善 ・「自然」タスク以外では優位性が小さいため普遍的な視覚特徴表現のためには更なる研究が必要 2.VTABによる評価 以下、a […]

VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)

AI
  • 2019.11.14

1.VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)まとめ ・視覚タスク用に事前トレーニングしたモデルは有用だが数が多く評価方法も異なっている ・数が多すぎる故にどのモデルが最適な特徴表現を提供してくれるのかを知ることは困難 ・VTABは多様で現実的でチャレンジングな特徴表現ベンチマークを提供する事でこの問題に挑戦 2.VTABとは? 以下、ai.googleblog.comより「The Visua […]

皆のためのMLモデルの構築:機械学習の公平性を理解する(2/3)

AI
  • 2019.11.13

1.皆のためのMLモデルの構築:機械学習の公平性を理解する(2/3)まとめ ・what-ifツールを使うと個々の特徴が個々のデータポイントにどのような影響を与えているのかを確認可能 ・データの偏りを無視するために特定の特徴を考慮しないように調整した上で最高の精度を目指す事も出来る ・他にも「Equal opportunity」や「Equal accuracy」など様々な最適化戦略をデータに合わせて […]

皆のためのMLモデルの構築:機械学習の公平性を理解する(1/3)

AI
  • 2019.11.12

1.皆のためのMLモデルの構築:機械学習の公平性を理解する(1/3)まとめ ・データと機械学習アルゴリズムに公平性を求める事は、安全で責任あるAIシステムの設計/構築に重要 ・公平性は現実世界にモデルを展開した際に露わになる実務的な影響について理解する方法を提供 ・製品展開が最後と考えるのではなくモデルの公平性を継続的に評価するライフサイクルを考える 2.データと機械学習アルゴリズムの公平性 以下 […]

Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)

AI
  • 2019.11.11

1.Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)まとめ ・Form2Fitは組立キットの回転や変化、混在した状況、学習時に見た事がない部品などにも対応可能 ・回転、空間的方向、物体の同一形状などを学習できている事がt-SNEを使って検証された ・現在のForm2Fitは平面的な組立作業のみに対応しており立体的な組立作業は今後の建久課題となる 2.Form2 […]

Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)

AI
  • 2019.11.10

1.Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)まとめ ・Form2Fitは吸着、配置、マッチングの3つのネットワークにより構成される ・完成品を解体する事は組立より簡単であると言う洞察を元に分解データを時間的に反転して利用している ・時間反転分解(time-reversed disassembly)と呼ばれるこの概念により自己教師型学習を実現している 2 […]

Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)

AI
  • 2019.11.09

1.Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)まとめ ・Form2Fitは物体をどのように組み合わせるか?をロボットに学ばさせるロボット操作アルゴリズム ・組み合わせの概念を学習する事により物体の組立作業を人間による介在がなくても自律的に実行可能 ・学習時に使った部品では94%の組立成功率、学習時に未見の物体でも86%を超える組立成功率を達成 2.For […]

Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2)

AI
  • 2019.11.08

1.Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2)まとめ ・Live Captionを長時間駆動させる事を可能にするために様々な工夫が行われている ・例えばASR用のRNN-Tエンジンは電力消費が激しいので発話が確認された最中のみ実行される ・今後は複数言語の話者が混在する状況での認識精度と一貫性の改善に力を入れていく予定 2.Live Captionに使われている技 […]

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