基礎理論 Underspecification：検証データで測定した精度のみに頼る事の落とし穴(1/3)
１．Underspecification：検証データで測定した精度のみに頼る事の落とし穴(1/3)まとめ・機械学習モデルは現実世界で使用すると予期していなかった動作をする事がある・検証を行ったモデルであっても製品展開後に一貫性がなくなる可能...
基礎理論 
モデル SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(2/2)
１．SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(2/2)まとめ・SimVLMは非常に単純な構成であるにもかかわらず最先端のモデルを凌駕・微調整せずともドイツ語で画像の説明文を作成するなどゼロショットが可能・SimVLMは教師あり...
モデル SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(1/2)
１．SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(1/2)まとめ・視覚言語モデリングは、視覚的な入力に言語を対応させて理解する土台となる・視覚入力と言語入力の両方から単一の特徴空間を学習する手法で近年大きく進歩した・SimVLMは...
入門／解説 PyTorch Lightningとは？(3/3)
１．PyTorch Lightningとは？(3/3)まとめ・PyTorch Lightningが抽象化と合理化の重点対象にしている事はfast.aiの反対・PyTorch Lightningは研究者用、fast.aiはデータサイエンティス...
入門／解説 PyTorch Lightningとは？(2/3)
１．PyTorch Lightningとは？(2/3)まとめ・PyTorch Lightningが抽象化と合理化の重点対象にしている事はfast.aiの反対・PyTorch Lightningは研究者用、fast.aiはデータサイエンティス...
入門／解説 PyTorch Lightningとは？(1/3)
１．PyTorch Lightningとは？(1/3)まとめ・PyTorch Lightningは、PyTorchの上に構築された抽象化ライブラリ・PyTorch Lightningによりモデルの構築とトレーニングがより速くより簡単になる・...
基礎理論 ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(2/2)
１．ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(2/2)まとめ・不確実性ベースラインでは、モデル、データセット、評価指標を選択可能・各ベースラインのトレーニング/評価パイプラインはPythonファイルに含まれる・ベースライン間...
基礎理論 ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(1/2)
１．ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(1/2)まとめ・MLモデルのパフォーマンスは「基準となるモデル(ベースライン)」と比較して測定される・ベースラインモデルを説明している論文からベースラインモデルを完全再現するのは...
ヘルスケア COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)まとめ・COVID19 ForecastHubに登録されている他のモデルをほぼ上回った・本フレームワークでは仮定に基づいてシミュレーションができる・特定のグループでモデ...
ヘルスケア COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)まとめ・COVID-19は大量のリアルタイムデータ生成したので高度な機械学習で予測可能になった・特定の政策がCOVID-19の症例にどのように影響するか予測できるフレー...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)まとめ・自己教師事前トレーニングは分布がシフトするデータセットに堅牢であった・自己教師事前トレーニングはラベル効率が高く少ないラベルで性能向上可能・自己教師事前トレーニン...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)まとめ・SimCLRはデータ増強によってのみペアを構築するので医療用画像の特性を活用できない・MICLeはマンモグラムの正面図と側面図など病理を複数視点から撮影した画像を...