アプリケーション 時系列予測にAutoMLを使用する(2/2)
１．時系列予測にAutoMLを使用する(2/2)まとめ ・最新コンペであるM5予測コンペでAutoMLは銀メダルゾーンにあたる成績を収めた ・人間の参加者が数か月かかったモデル設計を2時間と人的介入なしでAutoMLは達成 ・他のデータセッ...
人工知能/機械学習
アプリケーション アプリケーション 時系列予測にAutoMLを使用する(1/2)
１．時系列予測にAutoMLを使用する(1/2)まとめ ・時系列予測は重要だがモデルの作成に専門知識が必要で現実世界では利用に制限がある ・AutoMLはMLモデルの作成プロセスを自動化することでMLをより広く利用可能にする ・現実世界のコ...
モデル ViT：規模拡大可能な画像認識用のTransformers(2/2)
１．ViT：規模拡大可能な画像認識用のTransformers(2/2)まとめ ・画像タスク用に特化したモデルは不要であるか最適ではない可能性がある ・データのサイズが増え続けており画像タスクに関する新しいアプローチが必要 ・ViTは視覚タ...
モデル ViT：規模拡大可能な画像認識用のTransformers(1/2)
１．ViT：規模拡大可能な画像認識用のTransformers(1/2)まとめ ・畳み込みニューラルネットワークは画像専用に設計されたため計算量が多くなる可能性がある ・次世代の計算効率の高い視覚モデルが求められておりVision Tran...
インフラ AppleのM1プロセッサが機械学習に与える影響(2/2)
１．AppleのM1プロセッサが機械学習に与える影響(2/2)まとめ ・GPUとニューラルエンジンを組み合わせると高性能を発揮できるポテンシャルがある ・M1に最適化したTensorFlow 2.4はIntel版に比べて３～４倍近い性能を発...
インフラ AppleのM1プロセッサが機械学習に与える影響(1/2)
１．AppleのM1プロセッサが機械学習に与える影響(1/2)まとめ ・Appleが初のApple自社開発プロサッサを搭載したノートPCを発表し非常に評判が良い ・CPU速度は最大3.5倍、GPUの速度は最大5倍と言われているが機械学習では...
AI関連その他 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...
AI関連その他 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...
公平性 MinDiff：機械学習モデルの不公平な偏見を軽減(2/2)
１．MinDiff：機械学習モデルの不公平な偏見を軽減(2/2)まとめ ・分類器のエラー率のグループ間差異は不公平な偏見の重要な一部だが唯一の偏見ではない ・MinDiffが不公平な偏見に対処する手法や研究を前進させ、改善させる事を願ってい...
公平性 MinDiff：機械学習モデルの不公平な偏見を軽減(1/2)
１．MinDiff：機械学習モデルの不公平な偏見を軽減(1/2)まとめ ・分類器は重要な役割を果たすが不当な偏見を最小限に抑えるように構築されている事が大切 ・MinDiffはMLモデルをトレーニングする際の不公平な偏見を効率的に軽減するツ...
AI関連その他 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...
AI関連その他 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...