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AI

Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)まとめ ・機械学習アルゴリズムや基礎理論の研究により効率的な手法の探求が前進 ・強化学習は履歴データの利用やサンプル効率の向上、適用分野の拡大 ...
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AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測テクノロジー編(1/3)

1.AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測テクノロジー編(1/3)まとめ ・ハイパーオートメーション、iBPM、RPAによる業務自動化は加速して行く事が予想される ・DevOpsのように...
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AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(1/3)

1.AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測リサーチ編(1/3)まとめ ・年末恒例のAI分野の今年の進展と来年のトレンド予測のリサーチ編 ・2020年の進展はTransformerを使った...
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時系列予測にAutoMLを使用する(2/2)

1.時系列予測にAutoMLを使用する(2/2)まとめ ・最新コンペであるM5予測コンペでAutoMLは銀メダルゾーンにあたる成績を収めた ・人間の参加者が数か月かかったモデル設計を2時間と人的介入なしでAutoMLは達成 ・他のデー...
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時系列予測にAutoMLを使用する(1/2)

1.時系列予測にAutoMLを使用する(1/2)まとめ ・時系列予測は重要だがモデルの作成に専門知識が必要で現実世界では利用に制限がある ・AutoMLはMLモデルの作成プロセスを自動化することでMLをより広く利用可能にする ・現実世...
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