AI関連その他

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AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測テクノロジー編(1/3)

1.AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測テクノロジー編(1/3)まとめ ・ハイパーオートメーション、iBPM、RPAによる業務自動化は加速して行く事が予想される ・DevOpsのようにAI...
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トレーニングデータ抽出攻撃:大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(2/2)

1.トレーニングデータ抽出攻撃:大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(2/2)まとめ ・トレーニングデータ抽出攻撃の目標は言語モデルが何を記憶しているかを予測する事 ・ニュースヘッドライン、ログ、コード、個人情報などの幅広いコン...
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トレーニングデータ抽出攻撃:大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(1/2)

1.トレーニングデータ抽出攻撃:大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(1/2)まとめ ・言語モデルがトレーニング時に使用したデータの詳細を漏洩してしまう危険性が指摘された ・大規模言語モデルを非公開データを使って公開している際に...
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AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(3/3)

1.AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(3/3)まとめ ・説明可能なAI(xAI)は実用フェーズに移行し始めており多くの実用的な実装が利用可能 ・機械学習の解釈可能性(MLI)...
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AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(2/3)

1.AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(2/3)まとめ ・年末恒例のAIやデータサイエンス分野の2020年の進展と2021年のトレンド予測リサーチ編 ・従来はデータからモデルを...
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AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(1/3)

1.AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(1/3)まとめ ・年末恒例のAI分野の今年の進展と来年のトレンド予測のリサーチ編 ・2020年の進展はTransformerを使ったGP...
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LIT:自然言語モデルを対話的に調査して理解を深める解釈性ツール(2/2)

1.LIT:自然言語モデルを対話的に調査して理解を深める解釈性ツール(2/2)まとめ ・LITは事前トレーニング済みモデルを使用したいくつかのデモが公開されている ・感情分析は映画のレビューが肯定的か否定的かを予測する機能をデモできる ・マ...
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LIT:自然言語モデルを対話的に調査して理解を深める解釈性ツール(1/2)

1.LIT:自然言語モデルを対話的に調査して理解を深める解釈性ツール(1/2)まとめ ・自然言語処理モデルが様々な場面で使われるようになりその動作を理解する重要性が増加 ・以前のWhat-Ifツールは分類と回帰モデル用で自然言語処理に特化し...
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AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(2/2)

1.AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(2/2)まとめ ・少量のコンピューティングで達成された顕著な進歩の測定に力を注ぐことが重要 ・今後も効率的な最新技術を引き続き追跡し、視覚と翻訳タスク以外も追加して行く予定 ・未掲載の...
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AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(1/2)

1.AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(1/2)まとめ ・アルゴリズムの改良でImageNet分類タスクに必要な計算量が16か月ごとに2分の1に減少 ・7年前のAlexNetと同等のパフォーマンスを実現するために必要な計算能...
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Inclusion Research Program 2020の対象者の発表

1.Inclusion Research Program 2020の対象の発表まとめ ・2019年に新設されたInclusion Research Programの2020年助成対象が発表 ・歴史的に取り上げられることの少ない人々のニーズに...
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2020年のGoogle PhDフェローの発表

1.2020年のGoogle PhDフェローの発表まとめ ・2009年に開始されたGoogle PhD Fellowship Programの2020年対象者が発表 ・2020年はコンピュータサイエンスおよび関連の12分野より53名の受賞が...