ビッグデータ データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(2/2)
１．データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(2/2)まとめ ・UDA、教師なしデータ拡張を使うと半教師付き学習が教師付き学習を上回る性能を出すようになる ・拡張元となるラベル付きデータが少なくとも多くとも教師付き学習の最先端...
ベンチマーク
ビッグデータ 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...
学習手法 Google Research Football：新しい強化学習環境(1/2)
１．Google Research Football：新しい強化学習環境(1/2)まとめ ・Google Research Footballは強化学習エージェントにサッカーをプレイさせる事ができる強化学習環境 ・短期視点、長期視点、ボールの...
学習手法 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(3/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(3/4)まとめ ・自然言語推論(NLI)に関連するデータを用いてマルチタスク学習を実施 ・特殊な句読点を使用している文など特殊な事例に関して固有のタスクヘッドを追加して対応 ・「...
入門／解説 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)まとめ ・教師あり学習問題に取り組む際に必要な要素はモデル、ハードウェアおよび訓練データの３つ ・モデルはオープンソース文化、ハードウェアはクラウドにより最新の物が比較的...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(3/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(3/4)まとめ ・ラベル付け関数の出力をジェネレータの出力を見なせば、GANのような生成モデルと見なす事が出来る ・Snorkelと手作業のラベル付けの生...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)まとめ ・weak supervisionとは、SMEからもたらされる高レベル情報、またはノイズの多い情報を活用する事 ・過去の同様な手法にはAc...
学習手法 AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(2/2)
１．AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(2/2)まとめ ・AutoML Tablesは現在のところ、Cloud AutoMLシリーズとは別製品扱いでページも異なる ・Kaggleのエキスパートのモデル...
学習手法 AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)
１．AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)まとめ ・AutoML Tablesは表形式データにAutoMLの手法を適用する新しいAutoMLシステム ・自動車部品の材料特性と試験結果から製造上の...
入門／解説 第6回きめ細かい視覚分類ワークショップの開催(1/2)
１．第6回きめ細かい視覚分類ワークショップの開催(1/2)まとめ ・6月17日にカリフォルニアで開催されるCVPR 2019でFGVC6が開催 ・FGVC6では単なるカテゴリ分類を超えたきめ細かい分類に挑戦する ・今回からメトロポリタン美術...
入門／解説 教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(2/2)
１．教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(2/2)まとめ ・帰納的バイアスがなければ解きほぐした特徴表現の教師なし学習は不可能である ・解きほぐしが下流タスクに有用であるという仮定は検証できなかった ・将来の研究を促進するためにd...
入門／解説 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(1/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(1/7)まとめ ・2019年4月時点のGANに関する未解決な問題／研究課題を７点掘り下げ ・一つ目の問題はGANとその他の生成モデルの違いについて ・GAN、Flow Models、Aut...