モデル Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(2/3)
１．Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(2/3)まとめ ・Parrotronは二段階にわけて学習を行う ・第一段階は様々な音声データを単一の音声に変換する事前学習 ・第二段階では話者に特有の発声、...
モデル AI関連その他 Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(1/3)
１．Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(1/3)まとめ ・発声に困難を抱える人々にとってスマートスピーカなどの音声インターフェースは利用が難しい ・Parrotronは流暢でない非定型の発声パター...
その他の分野 StarCraft2でプロに勝ったAlphaStarが一般のゲームにも参戦
１．StarCraft2でプロに勝ったAlphaStarが一般のゲームにも参戦まとめ ・StarCraft2でプロに勝ったAlphaStarが一般のプレーヤーが遊ぶゲームにも研究目的で匿名で参戦 ・プレーヤーは設定でAlphaStarの対戦...
入門／解説 多言語化対応したユニバーサルセンテンスエンコーダーで意味検索(2/2)
１．多言語化対応したユニバーサルセンテンスエンコーダーで意味検索(2/2)まとめ ・USE-QAモジュールにより質問回答検索アプリケーションも実装可能 ・「香り(fragrance)」と「匂い(smell)」など単語間の意味的類似性も捕捉 ...
入門／解説 多言語化対応したユニバーサルセンテンスエンコーダーで意味検索(1/2)
１．多言語化対応したユニバーサルセンテンスエンコーダーで意味検索(1/2)まとめ ・USEは文章を特徴表現ベクトルに変換する汎用の文章embedding化モデル ・この度、多言語化対応と機能追加した３つのモジュールがリリース ・多言語化され...
ビッグデータ データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(2/2)
１．データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(2/2)まとめ ・UDA、教師なしデータ拡張を使うと半教師付き学習が教師付き学習を上回る性能を出すようになる ・拡張元となるラベル付きデータが少なくとも多くとも教師付き学習の最先端...
入門／解説 データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(1/2)
１．データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(1/2)まとめ ・ラベル付きデータが不足している際にデータを水増しする手法は進歩している ・しかし、基本的には教師付き学習でのみ利用可能な手法であった ・今回、ラベルなしデータを教...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)まとめ ・データサイエンスは共同作業の側面もあるため共に学ぶ仲間を見つけよう ・フォーラム、チャット、ディスカッション掲示板など沢山の人と学べば学習は簡単になる ・チートシー...
入門／解説 ディープニューラルネットワークにおける一般化ギャップの予測(2/2)
１．ディープニューラルネットワークにおける一般化ギャップの予測(2/2)まとめ ・一般化ギャップと対数変換したマージン分布の統計的情報はほぼ完全に線形回帰式で表現可能 ・マージン分布にモデルの一般化度合いに関する重要な情報が含まれている可能...
入門／解説 ディープニューラルネットワークにおける一般化ギャップの予測(1/2)
１．ディープニューラルネットワークにおける一般化ギャップの予測(1/2)まとめ ・トレーニング時に出てこなかった初見のデータに対応する能力を一般化と言う ・一般化ギャップとは「トレーニングデータ」と「初見データ」に対するパフォーマンスのギャ...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)まとめ ・データサイエンスの習得には座って授業を聞くだけでなく実践する事が大切つ ・モデリングは非常に大切でその意義や目的を理解して作る必要がある ・Youtubeの動画やS...
入門／解説 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(1/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(1/3)まとめ ・データサイエンスは実務的な使われ方が優先される傾向があるが科学としての側面を持つ ・この前提に基づかないと適切にデータサイエンスを実践する事が非常に困難になる ・全...