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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research編(2/3)

AI

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(2/3)まとめ ・高速なトレーニング手法の研究、使い勝手の良いハードウェアを用いた高速トレーニング ・より多くのデータと計算機資源を投入する事でより良い結果が得られる時代の限界 ・マイクロコントローラーユニットと呼ばれるテクノロジーとその上で動く機械学習モデルの発展 2.ゴルディロックス エラ(丁度良い時代) […]

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(1/3)

AI

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(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚ましい進歩が見られチューリングテストの合格に近づく可能性 ・ディープラーニングの表面的な活用だけでなく新しいアルゴリズム開発が科学分野で行われる可能性 2.研究 […]

機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(2/3)

AI

1.機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(2/3)まとめ ・Jeff Deanはマルチモーダル学習とマルチタスク学習の進歩を期待 ・Anandkumarは反復アルゴリズム、自己教師学習の進化を予測 ・顔認識AIなど個人のプライバシーに関する倫理的問題が表面化する可能性もある 2.大規模モデルと自己教師学習の追求 以下、venturebeat.comより「Top minds in ma […]

arXiv.orgの投稿論文数で振り返る2019年のAI関連トレンド

AI

1.arXiv.orgの投稿論文数で振り返る2019年のAI関連トレンドまとめ ・cs.LGはComputer Science Languageではなく、Machine Learningカテゴリなので要注意 ・cs.LGは2018年に比べて2019年は倍近くになっており、2000を越えている月もあった ・GANは上昇傾向にあるかもしれない、逆に強化学習はやや下降傾向にあるかもしれない 2.arXi […]

NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感

AI

1.NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感まとめ ・最大の機械学習学会である第33回Neural Information Processing Systemsが開催 ・Googleからは500名以上の研究者が貢献及び学習のために参加 ・Accepted Papersが124本、ワークショップが31本、チュートリアルが1本 2.NeurIPS 2019におけるGoogleの参加人数 以 […]

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