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人工知能、機械学習、深層学習、コグニティブなど

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/9)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/9)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソースなハードなど ・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている 2.ロボット制御とコミュニティへの支援 以下、ai. […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/9)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/9)まとめ ・従来は分割して段階的に行った作業を大規模ニューラルネットワークで一気にやる事が主流になりつつある ・これらの研究結果はBERTの検索エンジンへの投入を初め実世界で使われるようになってきている ・機械による知覚は静止画像から動画やライブ性、意味や複雑な状況の把握などに対象が移ってきている 2.自然言語 […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/9)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/9)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施 ・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(4/9)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(4/9)まとめ ・新たに開発した54量子ビットプロセッサで量子超越性を達成し一万年かかる計算を200秒で実現 ・計算時に発生する量子エラーの訂正に焦点を当てており、以前より長時間実行可能になっている ・AIアルゴリズムでは広告主に代わってコンバージョンを最大化する最適戦略の研究などを行っている 2.量子コンピューター […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/9)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/9)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向上、ネットワーク接続がなくとも動作できるようになった ・医療分野では画像を使った困難な診断などで人間の専門家を支援できるレベルの精度を達成しつつある 2.AIによる […]

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