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Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

AI

2020.01.20
医療, 強化学習, モバイル, AI for Social Good, オープンデータ, TPU, 視覚, dataset, neurips, transformer, federated learning, paws, jeff dean

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いタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要２．オープンデータと […]

Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

AI

2020.01.19
ロボット, 強化学習, モバイル, AI for Social Good, ベンチマーク, TPU, クラウド, 視覚, neurips, gan, transformer, 自己教師, federated learning, mediapipe, jeff dean

１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソースなハードなど・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている２．ロボット制御とコミュニティへの支援以下、ai. […]

Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)

AI

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 […]

Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

AI

2020.01.17
強化学習, モバイル, AI for Social Good, 脳, TPU, 音声, transformer, efficientnet, automl, federated learning, video, gpipe, jeff dean, disentangled representation

１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]

Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(4/8)

AI

2020.01.16
強化学習, AI for Social Good, ビッグデータ, 量子コンピュータ, neurips, transformer, federated learning, jeff dean

１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(4/8)まとめ・新たに開発した54量子ビットプロセッサで量子超越性を達成し一万年かかる計算を200秒で実現・計算時に発生する量子エラーの訂正に焦点を当てており、以前より長時間実行可能になっている・AIアルゴリズムでは広告主に代わってコンバージョンを最大化する最適戦略の研究などを行っている２．量子コンピューター […]