XTREME：多言語対応能力を評価する多言語マルチタスクベンチマーク
１．XTREME：多言語対応能力を評価する多言語マルチタスクベンチマークまとめ ・自然言語処理の主要な挑戦の1つは世界の全ての約6900言語で機能するシステムを構築すること ・「多言語間で汎用的な言語の特徴」を学習しようとするモデルは増加しているがベンチマークがなかった ・XTREAMは多言語で構文または意味について推論する事を要求する9つタスクで構成されるベンチマーク ２．XTREMEとは？ 以 […]
深層学習
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Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(1/2)
１．Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(1/2)まとめ ・学習手法の進歩によりCNNモデルは数分で数百万の画像のデータセットを使って学習可能になった ・しかしCTスキャンなどの三次元画像は二次元画像に比べて画素数が非常に多いので依然として取り扱い困難 ・Mesh-TensorFlowはこの超高解像度画像問題を効率的にデータを分割して処理する事に解決する ２．Mesh-Tenso […]
モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか？(1/2)
１．モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか？(1/2)まとめ ・学習時に使用したデータと製品展開後に扱うデータが同じようなデータ分布になる事は現実世界では少ない ・トレーニングデータと実際のデータの分布に差がある事は「共変量シフト」として知られている ・共変量シフトや分類外データを扱う際にモデルが出力する「予測の確実性」は信頼できるのかを調査した ２．共変量シフトとは？ 以下、 […]
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)
- 2020.01.12
- 転移学習, 強化学習, モバイル, ベンチマーク, BERT, TPU, クラウド, 音声, openAI, 深層学習, nlp, automl, 半教師, gpt-2, elmo, mt-dnn
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、特定分野の専門家による介入とガイドが不可欠となる ・良い目的で使用されるAIと悪い目的で使用されるAI間の綱引きは引き続いていく ２．DIY AI時代 以下、ww […]
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(2/3)
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(2/3)まとめ ・高速なトレーニング手法の研究、使い勝手の良いハードウェアを用いた高速トレーニング ・より多くのデータと計算機資源を投入する事でより良い結果が得られる時代の限界 ・マイクロコントローラーユニットと呼ばれるテクノロジーとその上で動く機械学習モデルの発展 ２．ゴルディロックス エラ(丁度良い時代) […]