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 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...
入門／解説 Google AI Residency Programの第三期のハイライト
１．Google AI Residency Programの第三期のハイライトまとめ ・Google AI Residency Programの第三期生の成果の発表、論文以外にも幅広い活動を行った ・第五期の募集として2020 Google...
入門／解説 VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(2/2)
１．VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(2/2)まとめ ・VTABによる評価では最高パフォーマンスを示した特徴表現学習アルゴリズムはS4L ・S4L(Self-Supervised Semi-Supervised Learning)は特に...
入門／解説 VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)
１．VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)まとめ ・視覚タスク用に事前トレーニングしたモデルは有用だが数が多く評価方法も異なっている ・数が多すぎる故にどのモデルが最適な特徴表現を提供してくれるのかを知ることは困難 ・VTABは多様...
入門／解説 皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(2/3)
１．皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(2/3)まとめ ・what-ifツールを使うと個々の特徴が個々のデータポイントにどのような影響を与えているのかを確認可能 ・データの偏りを無視するために特定の特徴を考慮しないように...
公平性 皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)
１．皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)まとめ ・データと機械学習アルゴリズムに公平性を求める事は、安全で責任あるAIシステムの設計／構築に重要 ・公平性は現実世界にモデルを展開した際に露わになる実務的な影響につ...
ロボット Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)まとめ ・Form2Fitは組立キットの回転や変化、混在した状況、学習時に見た事がない部品などにも対応可能 ・回転、空間的方向、物体の同一形状などを学...
ロボット Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)まとめ ・Form2Fitは吸着、配置、マッチングの３つのネットワークにより構成される ・完成品を解体する事は組立より簡単であると言う洞察を元に分解デ...
アプリケーション Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)まとめ ・Form2Fitは物体をどのように組み合わせるか？をロボットに学ばさせるロボット操作アルゴリズム ・組み合わせの概念を学習する事により物体の...
その他の分野 Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2)
１．Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2)まとめ ・Live Captionを長時間駆動させる事を可能にするために様々な工夫が行われている ・例えばASR用のRNN-Tエンジンは電力消費が激しいので発話...
学習手法 Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(1/2)
１．Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(1/2)まとめ ・音声コンテンツに字幕を付ける新しいAndroidの機能、Live Captionが発表された ・現在Pixel 4およびPixel 4 XLで利用可能...