公平性 Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)
１．Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)まとめ ・Fairness Indicatorsを使用すると公平性基準の計算と視覚化が可能になり、独自の基準を追加する事も可能 ・Fairness In...
人工知能/機械学習
公平性 公平性 Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(1/3)
１．Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(1/3)まとめ ・機械学習は不公平な偏見(バイアス)を反映または強化してしまう危険性がある ・GoogleがAI開発時の原則としてかかげるAI principl...
学会 NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感
１．NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感まとめ ・最大の機械学習学会である第33回Neural Information Processing Systemsが開催 ・Googleからは500名以上の研究者が貢献及び学習のため...
AI関連その他 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)
１．胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)まとめ ・モデルは放射線科医が一貫して見逃した病巣をしばしば特定する事があった ・また、逆にモデルが見逃した病巣を放射線科医が発見する事もあった ・ディープラーニングと人間のスキルを組み...
モデル 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)
１．胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)まとめ ・胸部X線は多くの疾患の検出のための重要で利用しやすい臨床画像ツールだが解釈が難しい場合がある ・ディープラーニングを画像診断に適用したくとも正確な臨床ラベルがないとモデルの評価...
モデル ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(1/4)
１．ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(1/4)まとめ ・ロボットを自律的に学習させるためにはシミュレーションが有用であるが現実世界との間にギャップがある ・現実世界とのギャップは、現実とシミュレーションの間の微妙...
モデル SPICE：自己教師学習で音の高さを推定
１．SPICE：自己教師学習で音の高さを推定まとめ ・メロディーを認識するためには音の高さの変化、つまりピッチの変化を追跡する能力が必要 ・しかし音の高さをそのまま認識する絶対音感より相対的に認識する相対音感の方が人間の脳でも一般的 ・SP...
学習手法 MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)
１．MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)まとめ ・精度とEdge TPU上で実行された際の速度を両立させるAutoMLをした結果MobileNetEdgeTPUモデル誕生 ・既存のモバイルモデルよりも同一精度でよ...
学習手法 MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(2/3)
１．MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(2/3)まとめ ・MobileNetV3の探索スペースはh-swishとsqueeze-and-excitationで改良が施されている ・ネットワークの最後に新しい効率的な〆(l...
モデル MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)
１．MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)まとめ ・スマートフォンなどのデバイス上で実行される事が前提のニューラルネットワークMobileNetV3の発表 ・オンデバイスでの実行に最適化されているがMobileNe...
公平性 皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)
１．皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)まとめ ・データと機械学習アルゴリズムに公平性を求める事は、安全で責任あるAIシステムの設計／構築に重要 ・公平性は現実世界にモデルを展開した際に露わになる実務的な影響につ...
学習手法 Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(1/2)
１．Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(1/2)まとめ ・音声コンテンツに字幕を付ける新しいAndroidの機能、Live Captionが発表された ・現在Pixel 4およびPixel 4 XLで利用可能...