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AI

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(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Industry編(2/3)まとめ ・IoTデータの大規模分析を可能にするためにはストレージと監視システムの革新が必要 ・データサイエンスタスクの自動化は機械学習パイ...
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ICML 2020におけるGoogleの存在感

1.ICML 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・7/12から7/18の間インターネット上のヴァーチャルイベントとしてICML 2020が開催 ・Google社員も多数参加し100を超える受理された出版物やワークショップを開催...
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AutoML-Zero:誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(2/2)

1.AutoML-Zero:誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(2/2)まとめ ・AutoML-Zeroは探索空間が非常にまばらになり正確に動作するアルゴリズムが少なくなるケースがある ・適切な時間内に解が見つからない可...
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AutoML-Zero:誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)

1.AutoML-Zero:誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)まとめ ・従来のAutoMLは人間が設計した部品を組み合わせて新たな解決策を構築することに焦点を当てた ・部品そのものを探索する事は大きな利点がある...
AI

SLaQ:大規模データの形状を理解する(2/2)

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 ...
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