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モデル

自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)

1.自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)まとめ ・発見されたアルゴリズムの中でDQNRegとDQNClippedが優れたパフォーマンスを出した ・これらはDQNが一般的にQ値を過大評価してしまう事を各々の方法で回避している...
モデル

自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)

1.自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)まとめ ・強化学習の長期的で包括的な目標は様々な問題を解決できる単一の汎用学習アルゴリズムの設計 ・強化学習は多岐にわたるため、学習方法を学習して新しいRLを設計するメタ学習手法が有...
AI関連その他

独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)

1.独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)まとめ ・2020年に物体検出モデルを再トレーニングしようとした時に取りうる選択肢の概要紹介 ・物体検出用データのラベル付け、データ拡張、モデリングなどを具体的に紹介...
AI関連その他

Model Search:最適なMLモデルを見つけるためのオープンソースプラットフォーム(1/2)

1.Model Search:最適なMLモデルを見つけるためのオープンソースプラットフォーム(1/2)まとめ ・うまく一般化できるニューラルネットワークを設計することは現在も困難な課題 ・AutoMLアルゴリズムはこの課題の助力となるが...
アプリケーション

IconNet:スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(2/2)

1.IconNet:スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(2/2)まとめ ・デバイス上で実行するためバックボーンの幅と深さをパフォーマンスに影響を与えずに削減 ・バックボーン選択後ニューラルアーキテクチャ探索(N...
AI関連その他

Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)まとめ ・アルゴリズム基礎は主に本業の広告オークション関係で注目すべき結果が多かった ・機械知覚は音声と映像を組み合わせて学習する等のマルチモーダ...
AI関連その他

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 ...
AI関連その他

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...
AI関連その他

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...
アプリケーション

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...
アプリケーション

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...
入門/解説

データサイエンスと機械学習用のPython人気ライブラリ2020年版

1.データサイエンスと機械学習用のPython人気ライブラリ2020年版まとめ ・データサイエンス、データ視覚化、機械学習のためのPythonライブラリ上位38選 ・一般的なデータサイエンス用ツールを対象とし、ニューラルベースと研究用途...
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