プライバシー 厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(3/3)
１．厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(3/3)まとめ ・米国国勢調査より強い基準のFLモデルを本番環境に配備するという成果を達成した ・他のMLモデルや製品でも実用的で利用可能であるとはまだ言えず研究は続く ・ユーザーの潜在的なプラ...
学習手法
プライバシー プライバシー 厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(2/3)
１．厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(2/3)まとめ ・多くの外部要因によって利用可能なデバイスの数が大幅に変化し得るので困難であった ・学習に参加可能な端末が少ないとランダム性がないためプライバシーが緩まる事になる ・累積和と負相...
プライバシー 厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(1/3)
１．厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(1/3)まとめ ・連合学習は学習データをデバイスに残したままモデルの学習が可能でプライシー重視 ・ユーザーデータを使って学習するモデルにとって重要なもう一つの原則は匿名化処理 ・差分プライバシー...
モデル CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(3/3)
１．CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(3/3)まとめ ・Mixupは元データセットから一対のサンプルを抽出して新しいサンプルを人工的に生成する手法 ・MixupをCIW法を使ってクリーンなサンプルに...
モデル CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(2/3)
１．CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(2/3)まとめ ・標準的なモデルは各サンプルに一律の重みを割り当てるためノイズに過剰適合してしまう ・CIWで学習したモデルはノイズの影響を回避して良好な判定境...
モデル CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(1/3)
１．CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(1/3)まとめ ・ノイズの多いラベルはクリーンなデータで学習したモデルの精度を低下させることが多い ・ノイズの多いデータで直接機械学習モデルを学習させる手法を新...
モデル 4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(2/2)
１．4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(2/2)まとめ ・軽量なNASを用いて２タイプのセンサー入力と特徴表現間の接続を学習させた ・4D-Netは従来手法より多いセンサー入力を使用しているが半分の応答速度で精...
モデル 4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(1/2)
１．4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(1/2)まとめ ・人間は世界を時間軸を加えた4次元で体感しているが自律走行車やロボットには不可能 ・センサーで取得した奥行情報と画像を時間的に並んだデータとして組み合わせ...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(3/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(3/3)まとめ ・強化学習による学習済コントローラはPID方式よりも波形の追跡性能がMAEで22%低かった ・堅牢性もMAEで32%低く患者間や患者の状態が変化しても手動による介入を少なくできる可...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)まとめ ・モデルベースアプローチを採用し人工呼吸器と患者間の力学系のシミュレータを作成 ・物理的な試験肺で人工呼吸タスクを実行しトレーニング用のデータを収集した ・正確なシミュレータを学習...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(1/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(1/3)まとめ ・人工呼吸器は患者からの呼吸測定値に基づき、臨床医が処方した呼吸波形に合わせる ・患者の肺の違いや変化に対応可能な堅牢性と望ましい波形に追従する機能の両方が必要 ・機械学習により手...
学習手法 BLE:成層圏に到達可能な高高度気球の操作をシミュレートする強化学習環境(2/2)
１．BLE:成層圏に到達可能な高高度気球の操作をシミュレートする強化学習環境(2/2)まとめ ・定点観測位置保持を成功させるためには、長期視野で計画を処理する必要がある ・夜間飛行は物理的条件や太陽光発電が利用できないため別の困難さが加わる...