入門／解説 Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(2/2)
１．Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(2/2)まとめ ・4.5倍以上のサンプルを使ってトレーニングをしているのにパフォーマンスが低下してしまう事もある ・逆により多くの学習をさせる事...
調査/研究
入門／解説 入門／解説 Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(1/2)
１．Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(1/2)まとめ ・モデルサイズ、データサイズ、トレーニング時間を増加させるとパフォーマンスは向上し悪化し向上する ・この現象はCNN、ResNe...
入門／解説 Pixel 3、3a、4を使って夜間に星空を撮影をする際のコツ
１．Pixel 3、3a、4を使って夜間に星空を撮影をする際のコツまとめ ・PixelシリーズのカメラアプリであるNight Sightを使って綺麗な天体写真を取るためのコツなど ・Night SightはAIが必要としている状況を作り出し...
入門／解説 Pixel 4のNight Sightで撮影した天体写真(3/3)
１．Pixel 4のNight Sightで撮影した天体写真(3/3)まとめ ・人々は夜間は空が暗くなっている事を当然と思っているため空が明るく見えると撮影時刻を誤解する ・Night Sightでは撮影部分に空が含まれるとわざと空の部分を...
入門／解説 Pixel 4のNight Sightで撮影した天体写真(2/3)
１．Pixel 4のNight Sightで撮影した天体写真(2/3)まとめ ・露出時間を長くする事で暗闇で星空を撮影できるが綺麗な写真にするためには更に工夫が必要であった ・長時間露出すると暗電流の影響で明るい点が出現してしまうが、近隣画...
入門／解説 RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(3/3)
１．RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(3/3)まとめ ・RecSimは強化学習/推奨アルゴリズムを調査するために十分な機能を持つが拡張機能も存在 ・「sim-to-real」ギャップの部分的解...
入門／解説 RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(2/3)
１．RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(2/3)まとめ ・ほとんどの推薦システムは静的データセットを使用しておりユーザと実際に対話しているわけではい ・また推薦ポリシーそのものがユーザーの行動に...
入門／解説 RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(1/3)
１．RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(1/3)まとめ ・ユーザーニーズに最適に対応するためにユーザーと対話を行う推薦システム、CIRが有望視されている ・しかし、CIRはユーザと対話するアルゴ...
入門／解説 TensorFlowを使用したM理論への新しいアプローチ
１．TensorFlowを使用したM理論への新しいアプローチ ・現在の量子力学では4つの基本的な力のうち3つしか説明できていない、重力が未解明 ・重力を含めて理論的に説明しようとすると膨大な計算が必要になり計算不能 ・TensorFlowに...
ビッグデータ 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ ・階層的な都市ではモビリティが均一的に分布している傾向が高く、公共交通機関が広く利用されている ・また、歩きやすく、汚染物質の排出が少なく、健康に関する様々な指標が優れ...
入門／解説 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(2/3)まとめ
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(2/3)まとめ ・地理情報を地域単位、時間情報を週単位などにまとめる事でモビリティデータのプライバシー配慮を実施 ・モビリティデータを用いる事で都市の人の流れが従来よりも明確に定量的に...
入門／解説 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)まとめ ・人々がどのように移動しているのかを知る事、すなわち人間のモビリティを知る事は従来は困難だった ・モバイル機器の通信状況から習得していため比較的狭い範囲狭い時間軸でしか...