入門／解説 機械学習を利用して今現在の天気予報を行う(1/3)
１．機械学習を利用して今現在の天気予報を行う(1/3)まとめ ・従来の天気予報は大規模システムにより１～１０日間の比較的遠い将来の天気が予報されてきた ・０～６時間程度の比較的近い未来の天気を予測するナウキャスティングという予報が増えた ・...
調査/研究
入門／解説 
入門／解説 Explainable AI:説明可能なAI(3/3)
１．Explainable AI:説明可能なAI(3/3)まとめ ・xAIよりAIが内包する偏見(bias)の解決に力を割くべきと主張する人もいる ・人間の意思決定も理由を説明できていない可能性があるが機械に説明を求めるのは意義があるのか？...
入門／解説 Explainable AI:説明可能なAI(2/3)
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...
入門／解説 Explainable AI:説明可能なAI(1/3)
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...
入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)
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...
入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)
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...
入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改...
入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(2/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(2/8)まとめ ・AIの他の分野への応用では様々な組織とコラボし多くの論文発表や芸術作品に繋がった ・日常生活を支援するAIとしては視覚、聴覚、音声に困難を抱...
入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)まとめ ・Google Researchを率いるJeff Deanによる恒例の年初投稿。去年の振り返りと今後の方向性 ・AIの倫理的利用についてはモデ...
入門／解説 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(3/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(3/3)まとめ ・ビジネスにAIを採用させる事を成功するためにはビジネス固有のカスタムソリューションが必要 ・より複雑なデータサイエンスの問題には、特...
入門／解説 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(2/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(2/3)まとめ ・高速なトレーニング手法の研究、使い勝手の良いハードウェアを用いた高速トレーニング ・より多くのデータと計算機資源を投入する事でより良...
入門／解説 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(1/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚...