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Industry編(1/3)
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Industry編(1/3)まとめ ・データの民主化によりデータ分析がよりビジネスに近い様々な部門で行われるようになる ・AIおよび分析チームはデータ組織の新しい基盤とし...
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入門／解説 
学習手法 DADS：教師なしで有用なスキルを発見する強化学習(1/2)
１．DADS：教師なしで有用なスキルを発見する強化学習(1/2)まとめ ・教師有り強化学習はシミュレーション環境を飛び出して現実世界の複雑な動作を学習できるようになった ・しかし、様々なタスク用に報酬関数を手動で設計する必要がありこれがボト...
入門／解説 組成の一般化能力の測定(3/3)
１．組成の一般化能力の測定(3/3)まとめ ・compound divergenceという新しい指標によりデータセットの難度を数値で表す事ができた ・代表的な3つの標準的なMLアーキテクチャは難度があがるにつれて正確性が直線的にさがってしま...
入門／解説 T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(3/3)
１．T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(3/3)まとめ ・T5はクローズドブック質問回答タスクで驚くほど優れており、人間がかなわない程の性能を見せる ・またGPT-2のように人間が読んで...
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)まとめ ・制約が適用されるグループがデータセット内で過小評価されてしまう可能性があることに注意が必要 ・各グループの割合が高い別のリバランスされたデータセットに制約...
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developments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developments編(3/3)まとめ ・2020年に期待できる事は、データ分析/データサイエンスタスクの自動化 ・会話型AIの使いやすさと直感的なインターフェイスに...
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developments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developments編(2/3)まとめ ・AIモデルとテクニックの透明性、説明責任、再現性を高める「説明可能なAI」が重視される ・景気の後退がデータを活用する「持っ...
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developments編(1/3)
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developments編(1/3)まとめ ・「分析業務」および「AIを現行業務に適用する業務」のステータスと認識の改善 ・解釈する必要があるデータは、常に偏見に対するリ...
入門／解説 Meena：どんな会話にも対応できるチャットボット(1/3)
１．Meena：どんな会話にも対応できるチャットボット(1/3)まとめ ・現在の人工知能を使ったチャットボットは特定の会話はこなせるが雑談に対応できる能力は低い ・MeenaはGPT-2を超える26億のパラメータを内部に持つ新しいニューラル...
基礎理論 Reformer:効率的なTransformer(1/2)
１．Reformer:効率的なTransformer(1/2)まとめ ・TransformerはLSTMより大きなコンテキストウィンドウを持つため文脈を理解する能力が高い ・しかしTransformerを更に拡張しようとするとAttenti...
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(1/3)
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(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚...
入門／解説 Pixel 3、3a、4を使って夜間に星空を撮影をする際のコツ
１．Pixel 3、3a、4を使って夜間に星空を撮影をする際のコツまとめ ・PixelシリーズのカメラアプリであるNight Sightを使って綺麗な天体写真を取るためのコツなど ・Night SightはAIが必要としている状況を作り出し...