入門／解説 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...
深層学習
入門／解説 
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...
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(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...
基礎理論 機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(1/3)
１．機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(1/3)まとめ ・AIは単純な精度よりもパフォーマンスに重きを置いて評価されるようになっていく可能性が高い ・機械学習フレームワークの覇権争いは収束し次の主戦場はアクセラレータや量子化...
入門／解説 nbdev:探索的プログラミングをPythonで実現する開発環境(4/4)
１．nbdev:探索的プログラミングをPythonで実現する開発環境(4/4)まとめ ・Pythonが持つ特に強力な動的機能IDEでは活用する事が難しいがJupyterは活用可能 ・nbdevはJupyterの上に構築されているためPyth...
入門／解説 Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(1/2)
１．Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(1/2)まとめ ・モデルサイズ、データサイズ、トレーニング時間を増加させるとパフォーマンスは向上し悪化し向上する ・この現象はCNN、ResNe...
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...
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...
入門／解説 Google AI Residency Programの第三期のハイライト
１．Google AI Residency Programの第三期のハイライトまとめ ・Google AI Residency Programの第三期生の成果の発表、論文以外にも幅広い活動を行った ・第五期の募集として2020 Google...
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NVI...
学習手法 ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(1/2)
１．ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(1/2)まとめ ・嗅覚は非常に多くの生物で共有される感覚であるが機械学習の研究対象としては軽視されている ・聴覚や視覚の機械学習事例から考えるに入力分子から最終結果である匂いを予測できるようになる...
入門／解説 フレシェ距離を使用したオーディオとビジュアルの品質測定(1/3)
１．フレシェ距離を使用したオーディオとビジュアルの品質測定(1/3)まとめ ・生成モデルが生成した画像や音声を定量的に評価する手法は従来は存在しなかった ・この課題を解決するフレシェオーディオ距離(FAD)とフレシェビデオ距離(FVD)の2...