ロボット Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8) 1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソ... 2020.01.19 ロボット
ヘルスケア Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8) 1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向上、... 2020.01.15 ヘルスケア
入門/解説 Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8) 1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)まとめ ・Google Researchを率いるJeff Deanによる恒例の年初投稿。去年の振り返りと今後の方向性 ・AIの倫理的利用についてはモデ... 2020.01.13 入門/解説
入門/解説 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research編(3/3) 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research編(3/3)まとめ ・ビジネスにAIを採用させる事を成功するためにはビジネス固有のカスタムソリューションが必要 ・より複雑なデータサイエンスの問題には、特... 2020.01.12 入門/解説
入門/解説 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research編(2/3) 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research編(2/3)まとめ ・高速なトレーニング手法の研究、使い勝手の良いハードウェアを用いた高速トレーニング ・より多くのデータと計算機資源を投入する事でより良... 2020.01.11 入門/解説
モデル MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3) 1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)まとめ ・スマートフォンなどのデバイス上で実行される事が前提のニューラルネットワークMobileNetV3の発表 ・オンデバイスでの実行に最適化されているがMobileNe... 2019.11.20 モデル
その他の分野 Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2) 1.Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2)まとめ ・Live Captionを長時間駆動させる事を可能にするために様々な工夫が行われている ・例えばASR用のRNN-Tエンジンは電力消費が激しいので発話... 2019.11.08 その他の分野
データセット SGD:スキーマガイド付き対話学習用データセット(1/2) 1.SGD:スキーマガイド付き対話学習用データセット(1/2)まとめ ・バーチャルアシスタントの保守運用や機能追加の難しさは適切なデータセットがない事が一因 ・Schema-Guided Dialogueデータセット(SGD)はこの問題に対... 2019.11.05 データセット
モデル Cloud TPU v3 PodsがAI学習にかかる時間を競うコンペで最速記録を達成 1.Cloud TPU v3 PodsがAI学習にかかる時間を競うコンペで最速記録を達成まとめ ・Cloud TPU v3 Podsが機械学習モデルの学習時間を測るベンチマークであるMLPerfで最速記録を達成 ・オンプレミスが主体のNVI... 2019.11.04 モデル
入門/解説 2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライト 1.2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライトまとめ ・ 2018 Google PhD Fellowship Summitがマウンテンビューで開催 ・PhDフェローシッププログラムの受賞者はGoogleから様々なバッ... 2019.09.12 入門/解説
入門/解説 GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(5/6) 1.GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(5/6)まとめ ・新規にGWASkbに収集された多様体の効果量は他と比較して大きかった ・非構造化テキストから構造化関係を抽出することは、情報抽出システムの主題 ・機械による情報... 2019.08.17 入門/解説
インフラ EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(1/2) 1.EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(1/2)まとめ ・ハードウェアアクセラレータ上での実行に最適化したニューラルネットワークはあまり存在しない ・AutoMLで最適化したEffi... 2019.08.09 インフラ