Keep Learning! Fail and open the door to a new world!
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/9)まとめ ・従来は分割して段階的に行った作業を大規模ニューラルネットワークで一気にやる事が主流になりつつある ・これらの研究結果はBERTの検索エンジンへの投入を初め実世界で使われるようになってきている ・機械による知覚は静止画像から動画やライブ性、意味や複雑な状況の把握などに対象が移ってきている ２．自然言語 […]
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/9)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 […]
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/9)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、ネットワーク接続がなくとも動作できるようになった ・医療分野では画像を使った困難な診断などで人間の専門家を支援できるレベルの精度を達成しつつある ２．AIによる […]
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(2/9)まとめ ・AIの他の分野への応用では様々な組織とコラボし多くの論文発表や芸術作品に繋がった ・日常生活を支援するAIとしては視覚、聴覚、音声に困難を抱える人々向けにアプリを発表 ・音声を文章に書き起こしたり文章を読み取って音声として再生したり日常生活の改善に繋がった ２．AIの他の分野への応用と日常生活の支援 […]
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/9)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 […]
