Keep Learning! Fail and open the door to a new world!
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測developments編(3/3)まとめ ・2020年に期待できる事は、データ分析/データサイエンスタスクの自動化 ・会話型AIの使いやすさと直感的なインターフェイスにより、顧客体験の改善が見られる事になる ・データリテラシーと市民データサイエンスプログラムにより機械学習の実践者は成長し続ける ２．進化を続けるデータサイエンス […]
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測developments編(2/3)まとめ ・AIモデルとテクニックの透明性、説明責任、再現性を高める「説明可能なAI」が重視される ・景気の後退がデータを活用する「持っている企業」と「持たない企業」との間に格差を生む ・AIを活用して減価償却ではなく、使用を続ける事に価値が出るような製品の登場 ２．edgeAIの進化の方向性 […]
１．Meena：どんな会話にも対応できるチャットボット(3/3)まとめ ・PerplexityがMeena開発中に作ったSSA値などの人間による評価と強い相関関係を示す事がわかった ・Perplexityは言語モデルの不確実性を測定する従来から使われてきた自動に測定できる評価基準 ・今後もアルゴリズム、アーキテクチャ、データ、計算の改善を通じてperplexityを低下させる目標を継続 ２．Per […]
１．Meena：どんな会話にも対応できるチャットボット(2/3)まとめ ・MeenaはOpenAI GPT-2と比較してモデル容量が1.7倍で8.5倍以上多いデータでトレーニングされている ・チャットボットの品質を評価する従来の評価基準はバラつきが出てしまうため新たな基準を開発した ・会話の分別度と具体度を測るSSAという新たしい基準で測定した所、Meenaは人間に迫るスコアを出した ２．SSAと […]
１．Explainable AI:説明可能なAI(2/3)まとめ ・説明可能なAIを実現するためにはデータとモデルとユーザを理解する事が必要になる ・「説明可能性に関する機能」は、主要部分の設計段階でAIモデル/システムに組み込む必要がある ・Google CloudはxAIをプロダクトに組み込んで他のクラウドサービスとの差別化を図っている ２．xAIとGCP 以下、towardsdatascie […]
