学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)まとめ ・データサイエンスは共同作業の側面もあるため共に学ぶ仲間を見つけよう ・フォーラム、チャット、ディスカッション掲示板など沢山の人と学べば学習は簡単になる ・チートシー...
人工知能/機械学習
学習手法 学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)まとめ ・データサイエンスの習得には座って授業を聞くだけでなく実践する事が大切つ ・モデリングは非常に大切でその意義や目的を理解して作る必要がある ・Youtubeの動画やS...
学習手法 グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(3/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(3/3)まとめ ・グラフのembedding手法は有用であるが手動で設定しなければならない多数のハイパーパラメータを持つ ・第二の論文で紹介している「Watch Your Step」はハ...
モデル グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(2/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(2/3)まとめ ・従来のほとんどの手法は各ノードに対して単一のembeddingが学習されなければならないと仮定している ・現実のネットワークは複数の重複するコミュニティと複数の役割が同...
モデル グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)まとめ ・グラフはノード(頂点)とエッジ(辺)で構成され概念間の関係を表す事が出来る ・しかしグラフは離散的データであり機械学習が好む連続的データではない ・グラフを機械学習で良...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)まとめ ・OPCはSim-to-Realテクニックによって訓練されたモデルの評価に対しても有効であった ・OPCのスコアと現実世界のタスクの成功...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)まとめ ・完全ポリシー外強化学習は過去に収集されたデータのみを使って学習するタイプの強化学習 ・物理的なロボットがなくてもモデルをトレーニングが...
学習手法 Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)
１．Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)まとめ ・Evolved Transformerがオリジナルと比較してパフォーマンスが最も向上するのは小さいパラメータサイズ ・Evolv...
学習手法 Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(1/2)
１．Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(1/2)まとめ ・Transformerは機械翻訳など連続したデータを扱う領域において優れた成果を上げている手動設計モデル ・コンピュータ画像を扱...
学会 ICML2019におけるGoogleの存在感
１．ICML2019におけるGoogleの存在感まとめ ・36回国際機械学習会議(ICML 2019)がカリフォルニア州ロングビーチで開催 ・約200人のGoogle社員が論文の発表やワークショップの開催のためにこの会議に参加 ・2018年...
学習手法 Google Research Football：新しい強化学習環境(1/2)
１．Google Research Football：新しい強化学習環境(1/2)まとめ ・Google Research Footballは強化学習エージェントにサッカーをプレイさせる事ができる強化学習環境 ・短期視点、長期視点、ボールの...
モデル TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)
１．TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使わ...