学習手法 T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(1/3)
１．T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(1/3)まとめ ・転移学習を用いたNLP関連技術の進歩が速すぎて何が効果的なのか評価することが困難になった ・最も効果的な転移学習手法を調べ、得た...
人工知能/機械学習
学習手法 
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)まとめ ・制約が適用されるグループがデータセット内で過小評価されてしまう可能性があることに注意が必要 ・各グループの割合が高い別のリバランスされたデータセットに制約...
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(2/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(2/3)まとめ ・「正しい」制約とは、何を持って公平とするか、または問題とユーザーの要件によって異なる ・矛盾する制約を課す事も可能なので適切な解決策がない制約を指定しない...
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(1/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(1/3)まとめ ・機械学習モデルは競合する考慮事項間でバランスを取るようなケースに対処するのが難しい ・TFCOライブラリを使用すると複数の異なる基準に基づく機械学習の問題...
モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)まとめ ・なるべく全ての顔を画面に収めるモードと全ての顔を必ず画面に収めるモードの２つのモードを提供 ・今後の研究としてはテキストやロゴを新しいアスペクト比によりよ...
モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)まとめ ・AutoFlipはシーン全体を観てどこの部分に焦点を当てるべきかを判断するためシーンをバッファする ・次にディープラーニングベースの物体検出モデルを使用し...
モデル ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(3/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(3/3)まとめ ・合成データセットには地面に設置された透明な物体のみが含まれるという制限があった ・Matterport3DおよびScanNetデータセットのデータを利用...
モデル ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(2/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(2/3)まとめ ・透明な表面は鏡面反射をするため、これを視覚的な手がかりとして深度推定を行っている ・ClearGraspは面法線推定、オクルージョン境界推定、透明な物体...
AI関連その他 ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)まとめ ・現在の光学式3D距離センサーは透明な物体に対する距離を正確に測定する事が出来ない可能性がある ・これは物体の表面が全ての方向に均一に光を反射するという仮...
公平性 ML-fairness-gym：機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(3/3)
１．ML-fairness-gym:機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(3/3)まとめ ・機会均等エージェントは公平性を担保しようとして多くの貸付を行い信用格差を拡大する側面がある ・重視する指標が「グループ間の信用格差」なのか...
学習手法 LaserTagger：制御可能で効率的な文章生成アプローチ(2/2)
１．LaserTagger：制御可能で効率的な文章生成アプローチ(2/2)まとめ ・従来のseq2seqを使ったモデルと比較してLaserTaggerには３つの利点がある ・制御可能で幻覚の影響を受けにくい事、最大100倍の速度で予測を実行...
学習手法 Meena：どんな会話にも対応できるチャットボット(2/3)
１．Meena：どんな会話にも対応できるチャットボット(2/3)まとめ ・MeenaはOpenAI GPT-2と比較してモデル容量が1.7倍で8.5倍以上多いデータでトレーニングされている ・チャットボットの品質を評価する従来の評価基準はバ...