ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(1/3)まとめ ・現在の光学式3D距離センサーは透明な物体に対する距離を正確に測定する事が出来ない可能性がある ・これは物体の表面が全ての方向均一に光を反射するという仮定の下でセンサーが動作しているため ・これに対処するために透明な物体の正確な3Dデータを推定可能な機械学習アルゴリズムClearGraspを開発 ２．ClearG […]
BERT
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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 […]
LaserTagger：制御可能で効率的な文章生成アプローチ(2/2)
１．LaserTagger：制御可能で効率的な文章生成アプローチ(2/2)まとめ ・従来のseq2seqを使ったモデルと比較してLaserTaggerには３つの利点がある ・制御可能で幻覚の影響を受けにくい事、最大100倍の速度で予測を実行可能である事 ・数千程度の学習データを使用してトレーニングした場合でも適切な出力を生成可能 ２．LaserTaggerとBERTベースモデルの比較 以下、ai. […]
Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)
- 2020.01.18
- 強化学習, AI for Social Good, BERT, 視覚, 音声, transformer, federated learning, video, jeff dean, universal sentence encoder
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)まとめ ・従来は分割して段階的に行った作業を大規模ニューラルネットワークで一気にやる事が主流になりつつある ・これらの研究結果はBERTの検索エンジンへの投入を初め実世界で使われるようになってきている ・機械による知覚は静止画像から動画やライブ性、意味や複雑な状況の把握などに対象が移ってきている ２．自然言語 […]
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(3/3)
- 2020.01.12
- 転移学習, 強化学習, モバイル, ベンチマーク, BERT, TPU, クラウド, 音声, openAI, 深層学習, nlp, automl, 半教師, gpt-2, elmo, mt-dnn
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(3/3)まとめ ・ビジネスにAIを採用させる事を成功するためにはビジネス固有のカスタムソリューションが必要 ・より複雑なデータサイエンスの問題には、特定分野の専門家による介入とガイドが不可欠となる ・良い目的で使用されるAIと悪い目的で使用されるAI間の綱引きは引き続いていく ２．DIY AI時代 以下、ww […]