モデル グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)まとめ ・グラフはノード(頂点)とエッジ(辺)で構成され概念間の関係を表す事が出来る ・しかしグラフは離散的データであり機械学習が好む連続的データではない ・グラフを機械学習で良...
モデル 
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(3/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(3/3) ・数学的プログラミングの本質は数学的性質やパターンをプログラムでテストする事 ・この習慣は次世代のデータサイエンティストのためのグッドプラクティスの開発に...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(2/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(2/3) ・ランダムダーツ投げのような検証は多数の試行が行われるという条件下でのみ有効 ・他のモンテカルロ実験と同様に投げた回数が多いほど近似は良くなる ・科学的実...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(1/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(1/3)まとめ ・数学的プログラミングとは一連の計算タスクを含む数学的概念をコード化する習慣を身につける事 ・これを見に付けると発見した数学的特性やアイデアを簡単な...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)まとめ ・OPCはSim-to-Realテクニックによって訓練されたモデルの評価に対しても有効であった ・OPCのスコアと現実世界のタスクの成功...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)まとめ ・完全ポリシー外強化学習は過去に収集されたデータのみを使って学習するタイプの強化学習 ・物理的なロボットがなくてもモデルをトレーニングが...
入門／解説 カメラの時代：Google Lensの1年間(2/2)
１．カメラの時代：Google Lensの1年間(2/2)まとめ ・OCRエンジンによりレシピから材料をコピーして買い物リストに貼り付ける事が可能 ・製品ラベルを読む訓練も行われており10億以上の製品を識別する事が可能 ・スタイル提案(st...
入門／解説 カメラの時代：Google Lensの1年間(1/2)
１．カメラの時代：Google Lensの1年間(1/2)まとめ ・Google Lensを使うとカメラに写した物体が何であるかを検索する事が出来る ・これにより言葉で表現する事が難しいような特徴をカメラで撮影する事で検索できる ・Goog...
入門／解説 CVPR 2019におけるGoogleの存在感
１．CVPR 2019におけるGoogleの存在感まとめ ・今週、カリフォルニア州ロングビーチCVPR 2019が開催 ・250人以上のGoogle社員が参加し論文発表や講演、ワークショップを開催 ・去年と比較して50人近く社員の参加が増え...
学習手法 Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)
１．Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)まとめ ・Evolved Transformerがオリジナルと比較してパフォーマンスが最も向上するのは小さいパラメータサイズ ・Evolv...
学習手法 Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(1/2)
１．Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(1/2)まとめ ・Transformerは機械翻訳など連続したデータを扱う領域において優れた成果を上げている手動設計モデル ・コンピュータ画像を扱...
入門／解説 何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)
１．何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)まとめ ・データサイエンス業界はエンジニア的側面とアナリスト的側面とリサーチャー的側面がある ・担当業務範囲が狭い段階では区別が曖昧だが段々と業務内容が拡大す...