学会 ICML2019におけるGoogleの存在感
１．ICML2019におけるGoogleの存在感まとめ ・36回国際機械学習会議(ICML 2019)がカリフォルニア州ロングビーチで開催 ・約200人のGoogle社員が論文の発表やワークショップの開催のためにこの会議に参加 ・2018年...
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学会 入門／解説 Google Research Football：新しい強化学習環境(2/2)
１．Google Research Football：新しい強化学習環境(2/2)まとめ ・Football Academyでは様々なレベルの難易度を持つ多様なシナリオのセットが提供されている ・Football Academyを使えばFo...
学習手法 Google Research Football：新しい強化学習環境(1/2)
１．Google Research Football：新しい強化学習環境(1/2)まとめ ・Google Research Footballは強化学習エージェントにサッカーをプレイさせる事ができる強化学習環境 ・短期視点、長期視点、ボールの...
入門／解説 Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(2/2)
１．Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(2/2)まとめ ・スマートフォン用ブラウザの動画に関する仕様が変化しタイムラプスが実現可能になった ・いつでも何処でも柔軟に地図データ視覚化できるようになり過去と現在の比較も容...
入門／解説 Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(1/2)
１．Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(1/2)まとめ ・タイムラプスビデオとは地球上の時間と共に変化する地表を誰でも探検できるズーム可能な世界規模の地図 ・2019年4月にアップデートされ1984年から2018年ま...
モデル TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)
１．TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使わ...
モデル TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)
１．TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使わ...
学習手法 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(4/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(4/4)まとめ ・小文字化BERTと非小文字化BERTの結果をアンサンブルする事により更に高いスコアを更新 ・Snorkelは、トレーニングデータを迅速に作成、モデル化、および管...
学習手法 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(3/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(3/4)まとめ ・自然言語推論(NLI)に関連するデータを用いてマルチタスク学習を実施 ・特殊な句読点を使用している文など特殊な事例に関して固有のタスクヘッドを追加して対応 ・「...
入門／解説 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(2/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(2/4)まとめ ・Snorkel MeTaLが最先端のスコアを達成するために辿った教師信号を具体的に解説 ・伝統的な教師信号から開始し、次の段階は事前学習からの転移学習 ・そして...
入門／解説 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)まとめ ・教師あり学習問題に取り組む際に必要な要素はモデル、ハードウェアおよび訓練データの３つ ・モデルはオープンソース文化、ハードウェアはクラウドにより最新の物が比較的...
モデル EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)
１．EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)まとめ ・EfficientNetのベースネットワークはAutoML MNASフレームワークによって開発された ・EfficientNe...