モデル Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)まとめ・Transporter Netはサンプル効率が高く100回のデモで多くのタスクで90%以上の成功率・Transporter Net...
モデル モデル Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)まとめ・本の山を積み重ねるなどの物体の再配置問題は基本的なスキルだがロボットにとって困難・従来のオブジェクト中心の特徴表現では変形可能な物...
入門／解説 ディープラーニング学習用途に最適なLinuxディストリビューションとは？
１．ディープラーニング学習用途に最適なLinuxディストリビューションとは？まとめ・ディープラーニング開発用途に使われている一番ユーザが多いLinuxはUbuntu・Ubuntuが好まれる理由はユーザの多さとAI用ツール群の公式サポート対象...
入門／解説 暗記は学習ではありません！機械学習で過学習を防ぐための6つの手法
１．暗記は学習ではありません！機械学習で過学習を防ぐための6つの手法まとめ・過剰適合とはモデルが学習に使ったトレーニング用データに特化しすぎる事・過剰適合は、トレーニングエラーとテストエラーの違いから検出可能・過剰適合の防止はデータ、モデル...
アプリケーション TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(2/2)
１．TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(2/2)まとめ・スパース畳み込みネットワークをバックボーンにヘッドを追加して様々なタスクを実行可能・3Dセマンティックセグメンテーション、3Dインスタンスセグメンテーションは三次元を対象...
アプリケーション TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(1/2)
１．TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(1/2)まとめ・3Dセンサーの普及が進んでおり三次元データを処理できるテクノロジーが求められている・3Dデータに適用できるツールとリソースは限られており分野への参入は困難な場合がある・三...
AI関連その他 CATS4ML：機械学習の未知の不明を明らかにするコンペ
１．CATS4ML：機械学習の未知の不明を明らかにするコンペまとめ・機械学習モデルのパフォーマンスは学習アルゴリズムとデータ品質の両方に依存・機械学習の評価に使用されるデータセットの品質はアルゴリズム程探求されていない・CATS4MLはモデ...
AI関連その他 GeForceシリーズのGPUの電気代と価格の比較一覧表
１．GeForceシリーズのGPUの電気代と価格の比較一覧表まとめ・最高のGPUを2枚組み込んだ自作PCを一週間連続稼働すると7700円程度の電気代が見込まれる・自己所有PCであっても、ランニングコストはそこそこかかるものと認識した方が良い...
データセット TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(2/2)
１．TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(2/2)まとめ・TracInはクラスタリングアルゴリズム内の類似性関数として使用可能・TracInは「SGD(またはSGDの亜種)を使用してトレーニングしている事」以外に条件がな...
データセット TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)
１．TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)まとめ・トレーニングデータの品質はモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある・様々な手法が提案されているが追加リソースやトレーニングが必要であり採用が困難・T...
インフラ 人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)
１．人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)まとめ・ディープラーニングには大量の計算が必要なのでクラウドか自作ハードウェアを選ぶ事になる・自作ハードウェアは長期目線ではコストの削減とスピードの向上に繋がる可能性...
モデル Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(3/3)
１．Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(3/3)まとめ・アーキテクチャ探索のための最高の最適化戦略は進化的戦略とP3BO戦略であった・設計上の制約を厳しくするとP3BO最適化戦略がパフォーマンスの高い解決策を見つ...