Keep Learning! Fail and open the door to a new world!
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 […]
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 […]
１．GPT-2のリリースから六か月後の振り返り(2/2)まとめ ・この度公開された774Mモデルに関する研究や使用方法が今後の公開方法に影響する ・GPT-2は近い将来出現が予想される強力な生成モデルの取り扱いに関するテストケースとなる ・段階的なリリースとパートナーシップベースのモデル共有の組み合わせが重要な基盤 ２．GPT-2の関連年表 以下、openai.comより「GPT-2: 6-Mon […]
１．GPT-2のリリースから六か月後の振り返り(1/2)まとめ ・六カ月前に公開された小型モデルの6倍のパラメータを持つ大規模GPT-2が公開された ・偽ニュースの検出の研究は進んでいるが決定的な手法はまだない ・7割の人がGPT-2が作成した偽ニュースを信頼できると判断、本当の新聞記事は同検査で8割 ２．GPT-2の段階的リリース戦略 以下、openai.comより「GPT-2: 6-Month […]
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)まとめ ・教師あり学習問題に取り組む際に必要な要素はモデル、ハードウェアおよび訓練データの３つ ・モデルはオープンソース文化、ハードウェアはクラウドにより最新の物が比較的容易に参照可能 ・訓練用教師データは簡単に入手できるものではなくその問題解決のための仕組みがSnorkel MeTaL ２．Snorkel MeTaLとは？ 以 […]
