ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)まとめ ・現在の光学式3D距離センサーは透明な物体に対する距離を正確に測定する事が出来ない可能性がある ・これは物体の表面が全ての方向均一に光を反射するという仮定の下でセンサーが動作しているため ・これに対処するために透明な物体の正確な3Dデータを推定可能な機械学習アルゴリズムClearGraspを開発 ２．ClearG […]
ロボット
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Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)
- 2020.01.19
- ロボット, 強化学習, モバイル, AI for Social Good, ベンチマーク, TPU, クラウド, 視覚, neurips, gan, transformer, 自己教師, federated learning, mediapipe, jeff dean
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(1/8)
- 2020.01.13
- ロボット, 物理学, AI for Social Good, ベンチマーク, 公平性, クラウド, 視覚, 音声, what-if tool, transformer, federated learning, jeff dean, 気候変動
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ルカード、Activation Atlases、Fairness Indicators、FaceForensicsなど ・AI for Social Goodは […]
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(1/3)
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(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚ましい進歩が見られチューリングテストの合格に近づく可能性 ・ディープラーニングの表面的な活用だけでなく新しいアルゴリズム開発が科学分野で行われる可能性 ２．研究 […]
機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(2/3)
- 2020.01.07
- ロボット, 強化学習, BERT, neurips, gan, transformer, nlp, 自己教師, federated learning, jeff dean, 気候変動, elmo, mt-dnn
１．機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(2/3)まとめ ・Jeff Deanはマルチモーダル学習とマルチタスク学習の進歩を期待 ・Anandkumarは反復アルゴリズム、自己教師学習の進化を予測 ・顔認識AIなど個人のプライバシーに関する倫理的問題が表面化する可能性もある ２．大規模モデルと自己教師学習の追求 以下、venturebeat.comより「Top minds in ma […]