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Explainable AI:説明可能なAI(2/3)

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1.Explainable AI:説明可能なAI(2/3)まとめ ・説明可能なAIを実現するためにはデータとモデルとユーザを理解する事が必要になる ・「説明可能性に関する機能」は、主要部分の設計段階でAIモデル/システムに組み込む必要がある ・Google CloudはxAIをプロダクトに組み込んで他のクラウドサービスとの差別化を図っている 2.xAIとGCP 以下、towardsdatascie […]

Explainable AI:説明可能なAI(1/3)

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  • 2020.01.21

1.Explainable AI:説明可能なAI(1/3)まとめ ・グローバルなAI経済は2022年までに約1.2兆ドルから約3.9兆ドルに増加すると予想されている ・このように広く使われるようになったAIだが根拠を説明できないという問題を抱えている ・説明可能なAI(xAI)とは予測だけでなくその理由についての説明もモデルに出力して貰おうとする考え 2.xAIとは? 以下、towardsdata […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 2.オープンデータと […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソースなハードなど ・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている 2.ロボット制御とコミュニティへの支援 以下、ai. […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)まとめ ・従来は分割して段階的に行った作業を大規模ニューラルネットワークで一気にやる事が主流になりつつある ・これらの研究結果はBERTの検索エンジンへの投入を初め実世界で使われるようになってきている ・機械による知覚は静止画像から動画やライブ性、意味や複雑な状況の把握などに対象が移ってきている 2.自然言語 […]

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