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、ネッ...
医療
ヘルスケア 
ヘルスケア AIを利用して乳がんのスクリーニングを改善
１．AIを利用して乳がんのスクリーニングを改善まとめ・乳がんは世界中の非常に多くの女性に影響を与えている病気で日本では11人に1人が影響を受ける・マンモグラフィーやX線撮影が乳癌を早期発見する手段だが撮影した画像から診断する事は簡単ではない...
モデル 肺癌を予測するための有望な一歩
１．肺癌を予測するための有望な一歩まとめ・肺がんでは年間170万人以上が死亡しており、世界中で最も死亡人数が多い致命的ながんの一つ・CTスクリーニングは死亡率を低下させるが診断が難しく経済的コストにつながる等の課題がある・この現状を改善する...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)まとめ・機械学習を評価する際には不適切なチューニングでパフォーマンスが過大評価されてないか留意が必要・特に医療分野と機械学習分野では用語の意味が異なる「検証セット」が誤解を招く恐れがある・機械学...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)まとめ・医療用MLモデルを開発する際には医療現場でのワークフローに組み込む方法を知る必要がある・機械学習の実践者向けに医療用のMLソリューションを開発する方法を解説する文書を公開・医療従事者向け...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(3/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(3/3)まとめ・事前学習によって学習された重みは特徴表現とは無関係に学習を高速化する効果がある・高速効果は平均と分散を意識した初期化で実現できるため任意のレイヤーに適用可能・重みを再利用できる下位レイヤ...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(2/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(2/3)まとめ・大きなモデルの下位レイヤーでは学習による重みの変化が小さく特徴表現はかなり再利用される・大きなモデルでも小さなモデルでも上位レイヤーでは重みの変化が大きく特徴表現はあまり再利用されない・...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(1/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(1/3)まとめ・転移学習は医療用画像処理タスクのパフォーマンスに大きな影響を与えていない事がわかった・医療用画像処理タスクでは小さいモデルが大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを出せていた・大きなモデル...
AI関連その他 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)
１．胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)まとめ・モデルは放射線科医が一貫して見逃した病巣をしばしば特定する事があった・また、逆にモデルが見逃した病巣を放射線科医が発見する事もあった・ディープラーニングと人間のスキルを組み合わせ...
モデル 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)
１．胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)まとめ・胸部X線は多くの疾患の検出のための重要で利用しやすい臨床画像ツールだが解釈が難しい場合がある・ディープラーニングを画像診断に適用したくとも正確な臨床ラベルがないとモデルの評価が困...
入門／解説 VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)
１．VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)まとめ・視覚タスク用に事前トレーニングしたモデルは有用だが数が多く評価方法も異なっている・数が多すぎる故にどのモデルが最適な特徴表現を提供してくれるのかを知ることは困難・VTABは多様で現実...
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NVIDI...