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AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)

AI

1.AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)まとめ ・テレビやデスクトップパソコン用のビデオはアスペクト比が違うのでモバイルデバイスでの再生に不適 ・従来のアスペクト比を修正する手法は固定箇所を切り抜くため重要な箇所が抜け落ちてしまう事がある ・AutoFlipはビデオを分析し、最適な切り抜き箇所を追跡して切り抜くため最適なビデオを自動で再構成可能 2.AutoFl […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 2.オープンデータと […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

AI

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、オープンソースなハードなど ・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている 2.ロボット制御とコミュニティへの支援 以下、ai. […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施 ・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)

AI

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、ネットワーク接続がなくとも動作できるようになった ・医療分野では画像を使った困難な診断などで人間の専門家を支援できるレベルの精度を達成しつつある 2.AIによる […]

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