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SLaQ:大規模データの形状を理解する(2/2)

AI

1.SLaQ:大規模データの形状を理解する(2/2)まとめ ・グラフのスペクトラムは、グラフの接続パターンなどの属性を符号化する強力な表現手法 ・DDGKは巨大なグラフを扱う事ができないがスペクトラムで規模拡大がしやすい属性を取得可能 ・SLaQを使用するとWikipediaのような巨大データのグラフ構造の変化から重大な異常を検知可能 2.SLaQとは? 以下、ai.googleblog.comよ […]

EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)

AI

1.EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)まとめ ・EfficientDetは物体検出器の解像度/深さ/幅を一緒に拡大する、新しい複合スケーリング手法を採用 ・三つの最適化の結果、従来の最先端モデルを精度で上回りつつmサイズを1/4、計算量を1/10に縮小 ・ヘッドの差し替えによりセグメンテーションタスクでも性能向上と計算量削減を両立できた 2.Effi […]

EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)

AI

1.EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)まとめ ・物体検出アプリケーションは様々な場所で必要とされるため計算能力の限界など様々な制約を受ける ・様々な制約にも適応できる正確で効率的な物体検出アプリケーションの実現には一層の効率化が必要 ・EfficientDetは最新の物体検出器と比較してサイズが1/9、大幅に少ない計算量で最高精度を達成した 2.Ef […]

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)

AI

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より、顧客体験の改善が見られる事になる ・データリテラシーと市民データサイエンスプログラムにより機械学習の実践者は成長し続ける 2.進化を続けるデータサイエンス […]

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)

AI

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スクを伴います。偏見のないデータは独立している ・アルゴリズム、モデル、チャットボットが誰かの人生に影響を与える可能性があると言う認識の必要性 2.開発視点から […]

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