AI関連その他 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に均一に光を反射するという仮... 2020.02.16 AI関連その他
入門/解説 TyDi QA:多言語対応した質問回答ベンチマーク(2/2) 1.TyDi QA:多言語対応した質問回答ベンチマーク(2/2)まとめ ・自然なデータセットを構築するために答えをまだ知らない人に質問文を作ってもらった ・その結果、質問文と回答文に共通な単語が少なくなり、同じ意味が異なって表現される事例も... 2020.02.12 入門/解説
入門/解説 TyDi QA:多言語対応した質問回答ベンチマーク(1/2) 1.TyDi QA:多言語対応した質問回答ベンチマーク(1/2)まとめ ・日本語を含む11種類の多様な言語を網羅する質問回答用のデータセットであるTyDi QAが公開 ・TyDi QAは共通点の少ない言語を集めたため多様な言語に多様な対応可... 2020.02.11 入門/解説
入門/解説 モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか?(2/2) 1.モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか?(2/2)まとめ ・モデルは予測の不確実性が増した事を認識せずに自信を持って間違う傾向がある ・ディープアンサンブルがデータの変化に対する耐久性を最も改善するシンプルな戦略 ・... 2020.01.28 入門/解説
入門/解説 モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか?(1/2) 1.モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか?(1/2)まとめ ・学習時に使用したデータと製品展開後に扱うデータが同じようなデータ分布になる事は現実世界では少ない ・トレーニングデータと実際のデータの分布に差がある事は「共... 2020.01.27 入門/解説
入門/解説 Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8) 1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新し... 2020.01.20 入門/解説
入門/解説 機械学習モデルの分類外データの検出を改良(2/3) 1.機械学習モデルの分類外データの検出を改良(2/3)まとめ ・Background Statisticsによって混乱が引き起こされるためOODの検出は失敗している可能性がある ・OOD検出手法はMNISTデータセットの画像をFashion... 2019.12.24 入門/解説
公平性 Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(1/3) 1.Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(1/3)まとめ ・機械学習は不公平な偏見(バイアス)を反映または強化してしまう危険性がある ・GoogleがAI開発時の原則としてかかげるAI principl... 2019.12.16 公平性
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2) 1.医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)まとめ ・機械学習を評価する際には不適切なチューニングでパフォーマンスが過大評価されてないか留意が必要 ・特に医療分野と機械学習分野では用語の意味が異なる「検証セット」が誤解を招く恐れがある ・... 2019.12.15 ヘルスケア
AI関連その他 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2) 1.胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)まとめ ・モデルは放射線科医が一貫して見逃した病巣をしばしば特定する事があった ・また、逆にモデルが見逃した病巣を放射線科医が発見する事もあった ・ディープラーニングと人間のスキルを組み... 2019.12.07 AI関連その他
モデル 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2) 1.胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)まとめ ・胸部X線は多くの疾患の検出のための重要で利用しやすい臨床画像ツールだが解釈が難しい場合がある ・ディープラーニングを画像診断に適用したくとも正確な臨床ラベルがないとモデルの評価... 2019.12.06 モデル
学習手法 MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3) 1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)まとめ ・精度とEdge TPU上で実行された際の速度を両立させるAutoMLをした結果MobileNetEdgeTPUモデル誕生 ・既存のモバイルモデルよりも同一精度でよ... 2019.11.22 学習手法