ハエの脳のニューロン接続を見える化(2/2)
１．ハエの脳のニューロン接続を見える化(2/2)まとめ ・フロードフィリングネットワークにより校正にかかる時間が大幅に短縮できた ・また、自動シナプス検出用のモデルも訓練する事で更に堅牢性を向上した ・ヘミブレインコネクトーム使って中心複合体やキノコ体に関する研究が促進される ２．ヘミブレインコネクトームを使った研究 以下、ai.googleblog.comより「Releasing the Dro […]
脳
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ハエの脳のニューロン接続を見える化(1/2)
１．ハエの脳のニューロン接続を見える化(1/2)まとめ ・ショウジョウバエの脳の半分がどのように相互接続されているかニューロン構造の詳細判明 ・昨年時点の研究では３D画像を自動再構築する所まで出来ていたが接続詳細まではわからなかった ・判明した脳構造をブラウザから実際に探索できるデモ画面も公開されている ２．ショウジョウバエの脳の半分を解析し接続構造を見える化 以下、ai.googleblog.c […]
Explainable AI:説明可能なAI(3/3)
１．Explainable AI:説明可能なAI(3/3)まとめ ・xAIよりAIが内包する偏見(bias)の解決に力を割くべきと主張する人もいる ・人間の意思決定も理由を説明できていない可能性があるが機械に説明を求めるのは意義があるのか？ ・「説明を行うシステムの追求」と「偏りが少なく公平性が高いシステムの追求」の両軸が必要 ２．説明可能なAI以外にも考慮しなければいけない事 以下、toward […]
Explainable AI:説明可能なAI(2/3)
- 2020.01.22
- 脳, クラウド, 視覚, what-if tool, automl
１．Explainable AI:説明可能なAI(2/3)まとめ ・説明可能なAIを実現するためにはデータとモデルとユーザを理解する事が必要になる ・「説明可能性に関する機能」は、主要部分の設計段階でAIモデル/システムに組み込む必要がある ・Google CloudはxAIをプロダクトに組み込んで他のクラウドサービスとの差別化を図っている ２．xAIとGCP 以下、towardsdatascie […]
Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)
- 2020.01.17
- 強化学習, モバイル, AI for Social Good, 脳, TPU, 音声, transformer, efficientnet, automl, federated learning, video, gpipe, jeff dean, disentangled representation
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、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施 ・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]