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Google AI Residency Programの第三期のハイライト

AI

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 AIレジデンシープログラムの申し込みも開始されている ・出願順に候補者が検討されるため、応募を考えている場合は早めの申し込みが吉 2.Google AI Re […]

ICML2019におけるGoogleの存在感

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1.ICML2019におけるGoogleの存在感まとめ ・36回国際機械学習会議(ICML 2019)がカリフォルニア州ロングビーチで開催 ・約200人のGoogle社員が論文の発表やワークショップの開催のためにこの会議に参加 ・2018年比でAccepted Publicationsが52から93、Workshopが3から17に増加 2.ICML2019とは? 以下、ai.googleblog. […]

MorphNet:学習済みニューラルネットワークをより速くより小さく改良(1/2)

AI

1.MorphNet:学習済みニューラルネットワークをより速くより小さく改良(1/2)まとめ ・AutoMLのようなニューラルネットワークサーチは思った以上に時間とお金がかかる可能性がある ・既に存在する学習済みニューラルネットワークを特定の作業に最適化する方が手っ取り早く実現できる ・MorphNetはサイズ削減や計算量削減など作業によって異なるニーズを満たすように最適化が可能 2.MorphN […]

2018年のGoogleの研究成果を振り返って(4/6)

AI

1.2018年のGoogleの研究成果を振り返って(4/6)まとめ ・Googleの2018年のAI関連の研究や成果の振り返り ・AutoML、TPU、オープンソースソフトウェアとデータセット ・研究開発の結果から実際の製品として世に出たものまで幅広く紹介 2.2018年のGoogleの研究成果のまとめ 以下、ai.googleblog.comより「Looking Back at Google’s […]

AdaNet:高速かつ柔軟な学習保証付きでAutoMLをアンサンブルする

AI

1.AdaNet:高速かつ柔軟な学習保証付きでAutoMLをアンサンブルするまとめ ・AdaNetではAutoMLで自動構築したモデルを自動的にアンサンブル学習に組み込む事ができる ・AutoMLの動作やAdaNetによるアンサンブル手法についても使用者が細かく設定できる ・アンサンブルの汎化誤差と訓練誤差のトレードオフも学習保証として考慮されている 2.AdaNetとは? 以下、ai.googl […]