アプリケーション GCE:Pixel6の文字入力時の文法エラー修正モデル(2/2)
１．GCE:Pixel6の文字入力時の文法エラー修正モデル(2/2)まとめ・大規模なクラウドベースのモデルを作りそこからオンデバイス用の学習データを作成・クラウドベースのモデルの学習用データをそのまま使うより良いモデルが出来た・このモデルを...
業界/分野
アプリケーション アプリケーション GCE:Pixel6の文字入力時の文法エラー修正モデル(1/2)
１．GCE:Pixel6の文字入力時の文法エラー修正モデル(1/2)まとめ・スマートフォンを使用してより長い文章を作成することは、依然として非常に面倒・この問題に対処するためにPixel 6のGboardに直接組み込んだ文法修正機能をリリー...
アプリケーション スプレッドシート内で使用される数式を周辺セルから予測
１．スプレッドシート内で使用される数式を周辺セルから予測・Google スプレッドシートの数式は便利だが初心者は間違いをしやすい・目標セル周辺の豊富な文脈情報に基づいて数式を自動生成するモデルを開発・このモデルは既にユーザーが一般的に利用で...
ヘルスケア COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)まとめ・COVID19 ForecastHubに登録されている他のモデルをほぼ上回った・本フレームワークでは仮定に基づいてシミュレーションができる・特定のグループでモデ...
ヘルスケア COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)まとめ・COVID-19は大量のリアルタイムデータ生成したので高度な機械学習で予測可能になった・特定の政策がCOVID-19の症例にどのように影響するか予測できるフレー...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)まとめ・自己教師事前トレーニングは分布がシフトするデータセットに堅牢であった・自己教師事前トレーニングはラベル効率が高く少ないラベルで性能向上可能・自己教師事前トレーニン...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)まとめ・SimCLRはデータ増強によってのみペアを構築するので医療用画像の特性を活用できない・MICLeはマンモグラムの正面図と側面図など病理を複数視点から撮影した画像を...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(1/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(1/3)まとめ・医療画像分類にディープラーニングを適用することへの関心が高まっている・しかし対照学習などの直近の画像分類タスクの進歩は十分に検討されていない・医療画像分類における...
その他の分野 機械学習を使って有用な金属酸化物を捜す(2/2)
１．機械学習を使って有用な金属酸化物を捜す(2/2)まとめ・少量の材料を素早く混ぜて蒸着させるためにインクジェットプリンターを利用した・光吸収スペクトルの大変化は構造的変化を示していると仮説を立てMLモデルを構築・376,752個の異なる組...
その他の分野 機械学習を使って有用な金属酸化物を捜す(1/2)
１．機械学習を使って有用な金属酸化物を捜す(1/2)まとめ・結晶性物質は構造と元素によって特性が決まるが未発見な有用物質が多数あると推測される・従来の材料探索時は特性を1つまたは数個しか考慮できなかったため非効率であった・迅速な材料合成と新...
ヘルスケア ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)
１．ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)まとめ・固有の疾患を発見するモデルが利用可能であっても、異常検出モデルは有用・モデルが異常を特定するために焦点を合わせた領域は放射線科医の関心領域に近い・緊急の決定が...
ヘルスケア ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(1/2)
１．ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(1/2)まとめ・肺がん、結核、気胸などの特定の状態を検出する機械学習モデルはすでに開発されている・しかし各モデルは固有の症例を検出するだけなので他の症例を見逃してしまう恐れが...