入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)
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...
モバイル
入門／解説 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、...
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...
学習手法 MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)
１．MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)まとめ ・精度とEdge TPU上で実行された際の速度を両立させるAutoMLをした結果MobileNetEdgeTPUモデル誕生 ・既存のモバイルモデルよりも同一精度でよ...
学習手法 MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(2/3)
１．MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(2/3)まとめ ・MobileNetV3の探索スペースはh-swishとsqueeze-and-excitationで改良が施されている ・ネットワークの最後に新しい効率的な〆(l...
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...
入門／解説 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)まとめ ・人々がどのように移動しているのかを知る事、すなわち人間のモビリティを知る事は従来は困難だった ・モバイル機器の通信状況から習得していため比較的狭い範囲狭い時間軸でしか...
モデル MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(1/2)
１．MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(1/2)まとめ ・手は形状が自由に変化したり他の手と組み合わされる事もありリアルタイムな検知が難しい ・MediaPipeと言う様々な手法の知覚データを処理可能な機...
学習手法 Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)
１．Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)まとめ ・Evolved Transformerがオリジナルと比較してパフォーマンスが最も向上するのは小さいパラメータサイズ ・Evolv...
入門／解説 Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(2/2)
１．Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(2/2)まとめ ・スマートフォン用ブラウザの動画に関する仕様が変化しタイムラプスが実現可能になった ・いつでも何処でも柔軟に地図データ視覚化できるようになり過去と現在の比較も容...
入門／解説 Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(1/2)
１．Google Earthのタイムラプスの動作を内部から見る(1/2)まとめ ・タイムラプスビデオとは地球上の時間と共に変化する地表を誰でも探検できるズーム可能な世界規模の地図 ・2019年4月にアップデートされ1984年から2018年ま...
入門／解説 (2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(1/2)
１．(2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(1/2)まとめ ・2018年4月時点でアメリカでデータサイエンティストが知っておくべきと見なされたツールの紹介 ・2018年後半に一つのブレークスルーがあっ...