公平性 Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(3/3)
１．Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(3/3)まとめ ・Fairness IndicatorsはTensorFlow関連のツールを使っていると簡単に呼び出す事が出来る ・TensorFlow関連のツ...
公平性 公平性 Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)
１．Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)まとめ ・Fairness Indicatorsを使用すると公平性基準の計算と視覚化が可能になり、独自の基準を追加する事も可能 ・Fairness In...
公平性 Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(1/3)
１．Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(1/3)まとめ ・機械学習は不公平な偏見(バイアス)を反映または強化してしまう危険性がある ・GoogleがAI開発時の原則としてかかげるAI principl...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)まとめ ・機械学習を評価する際には不適切なチューニングでパフォーマンスが過大評価されてないか留意が必要 ・特に医療分野と機械学習分野では用語の意味が異なる「検証セット」が誤解を招く恐れがある ・...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)まとめ ・医療用MLモデルを開発する際には医療現場でのワークフローに組み込む方法を知る必要がある ・機械学習の実践者向けに医療用のMLソリューションを開発する方法を解説する文書を公開 ・医療従事...
学会 NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感
１．NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感まとめ ・最大の機械学習学会である第33回Neural Information Processing Systemsが開催 ・Googleからは500名以上の研究者が貢献及び学習のため...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(3/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(3/3)まとめ ・事前学習によって学習された重みは特徴表現とは無関係に学習を高速化する効果がある ・高速効果は平均と分散を意識した初期化で実現できるため任意のレイヤーに適用可能 ・重みを再利用できる下位...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(2/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(2/3)まとめ ・大きなモデルの下位レイヤーでは学習による重みの変化が小さく特徴表現はかなり再利用される ・大きなモデルでも小さなモデルでも上位レイヤーでは重みの変化が大きく特徴表現はあまり再利用されな...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(1/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(1/3)まとめ ・転移学習は医療用画像処理タスクのパフォーマンスに大きな影響を与えていない事がわかった ・医療用画像処理タスクでは小さいモデルが大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを出せていた ・大きな...
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...
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...
AI関連その他 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)
１．胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)まとめ ・モデルは放射線科医が一貫して見逃した病巣をしばしば特定する事があった ・また、逆にモデルが見逃した病巣を放射線科医が発見する事もあった ・ディープラーニングと人間のスキルを組み...