AIディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(2/2)
１．ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(2/2)まとめ ・不確実性ベースラインでは、モデル、データセット、評価指標を選択可能 ・各ベースラインのトレーニング/評価パイプラインはPythonファイルに含まれる ・ベ...
AIAIディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(1/2)
１．ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(1/2)まとめ ・MLモデルのパフォーマンスは「基準となるモデル(ベースライン)」と比較して測定される ・ベースラインモデルを説明している論文からベースラインモデルを完全再現...
AICOVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)まとめ ・COVID19 ForecastHubに登録されている他のモデルをほぼ上回った ・本フレームワークでは仮定に基づいてシミュレーションができる ・特定のグ...
AICOVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)まとめ ・COVID-19は大量のリアルタイムデータ生成したので高度な機械学習で予測可能になった ・特定の政策がCOVID-19の症例にどのように影響するか予測でき...
AIMICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)まとめ ・自己教師事前トレーニングは分布がシフトするデータセットに堅牢であった ・自己教師事前トレーニングはラベル効率が高く少ないラベルで性能向上可能 ・自己教師事...