入門／解説 機械学習を使った洪水予測の仕組み(3/3)
１．機械学習を使った洪水予測の仕組み(3/3)まとめ ・過去の水位測定値を過去の浸水と相関させ水理モデルの修正箇所を特定できるようにした ・水文モデルに関するいくつかの基礎研究にも取り組んでおりマルチタスクラーニングを適用 ・従来モデルより...
入門／解説
入門／解説 入門／解説 機械学習を使った洪水予測の仕組み(2/3)
１．機械学習を使った洪水予測の仕組み(2/3)まとめ ・標準的な光学画像に基づいて1m単位で標高データを作成する手法を開発 ・水量と標高マップで水理モデル開発が開始できたが三乗で増える計算量が問題になった ・TPU上での実行用にモデルを最適...
入門／解説 モジュラーディープラーニング用の再帰的スケッチ(1/2)
１．モジュラーディープラーニング用の再帰的スケッチ(1/2)まとめ ・スケッチとはディープニューラルネットワークが入力をどのように処理しているかを要約する試み ・スケッチはニューラルネットワークに記憶を元にした回答や要約機能を持たせる事に繋...
入門／解説 長文を読みあげる合成音声の品質を評価する(1/2)
１．長文を読みあげる合成音声の品質を評価する(1/2)まとめ ・合成音声の品質評価は従来１文ごとに行われており、文脈の中で評価する統一基準は存在しない ・しかし評価対象の文を長い文章の一部として評価すると従来と来なる評価基準が採用されている...
入門／解説 2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライト
１．2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライトまとめ ・ 2018 Google PhD Fellowship Summitがマウンテンビューで開催 ・PhDフェローシッププログラムの受賞者はGoogleから様々なバッ...
入門／解説 Google LensのGoogle Goバージョン(1/2)
１．Google LensのGoogle Goバージョン(1/2)まとめ ・Google Lensは読み書きに困難を感じている世界の8億人の人々を手助けできる潜在能力がある ・しかし、従来のGoogle Lensはある程度機能が高いスマート...
入門／解説 気候変動に対してAIは何が出来るのか？(5/4)
１．気候変動に対してAIは何が出来るのか？(5/4)まとめ ・貴方のスキルがどのように役立つかを特定する事 ・共同作業者を見つけ意見を聞き、作業が望ましい影響を与えるように考案 ・インパクトを実現できる場所に作業を展開 ２．気候変動に対して...
入門／解説 気候変動に対してAIは何が出来るのか？(3/4)
１．気候変動に対してAIは何が出来るのか？(3/4)まとめ ・気候変動が非常に難しい問題である理由は、温室効果ガスの供給源が非常に多岐にわたるため ・安価な新しいゼロカーボンなテクノロジーが出現すれば経済的モチベーションで人々が動く ・摂氏...
入門／解説 気候変動に対してAIは何が出来るのか？(2/4)
１．気候変動に対してAIは何が出来るのか？(2/4)まとめ ・再生可能エネルギーは非常に安価になってきているが、完全に切り替える事はおそらく不可能 ・再生可能エネルギーは使用コストも高くなるため、貧富の差が拡大する懸念もある ・摂氏2度を防...
入門／解説 気候変動に対してAIは何が出来るのか？(1/4)
１．気候変動に対してAIは何が出来るのか？(1/4)まとめ ・気候変動とAIに関するワークショップの講演者へのインタビュー記事 ・インタビュアーのグレイグはワークショップを聞いてジョンにインタビューを申し込んだ ・講演者のジョンは気候変動に...
入門／解説 Bi-Tempered Logistic Loss：ノイズの多いデータでニューラルネットをトレーニングするための損失関数(2/3)
１．Bi-Tempered Logistic Loss：ノイズの多いデータでニューラルネットをトレーニングするための損失関数(2/3)まとめ ・バイテンパーは2つのパラメーターを使いロジスティック損失が持つ問題をうまく処理可能 ・パラメータ...
入門／解説 Bi-Tempered Logistic Loss：ノイズの多いデータでニューラルネットをトレーニングするための損失関数(1/3)
１．Bi-Tempered Logistic Loss：ノイズの多いデータでニューラルネットをトレーニングするための損失関数(1/3)まとめ ・ノイズの多いデータにニューラルネットワークが対応する能力は損失関数に大きく依存する ・分類タスク...