データセット Google Universal Image Embeddingチャレンジの紹介(2/2)
１．Google Universal Image Embeddingチャレンジの紹介(2/2)まとめ・同じ実体レベルの認識でもランドマークとアパレルでは実体にばらつきがあり性質が異なる・従来の実体レベル認識を競うコンペでは対象とする領域を限...
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データセット 
データセット Auto Arborist Dataset：都市部に存在する樹木の分布を調査(1/2)
１．Auto Arborist Dataset：都市部に存在する樹木の分布を調査(1/2)まとめ・都市部の樹木は人々の健康と福祉に貢献し、都市の気候変動への適応に不可欠であり重要・多くの都市ではコストがかかるので樹木の位置や種類に関する基本...
基礎理論 オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)
１．オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)まとめ・電気の流れの興味深い特性を道路ネットワークの経路問題に応用した事例の紹介・送信元と送信先の間に代替経路を構築する問題で電気の流れから得たアイデアを利用・抵抗を区間を横断するのにかか...
インフラ Kubernetesのノード数を7500に拡張(1/2)
１．Kubernetesのノード数を7500に拡張(1/2)まとめ・GPT-3やCLIPやDALL·Eなどで有名なOpen AIの背後にあるインフラシステムの紹介・Kubernetesを7500ノードに規模拡大し大規模モデルから小規模研究ま...
AI関連その他 AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測インダストリー編(3/3)
１．AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測インダストリー編(3/3)まとめ・コロナの大きな影響を受けた業界以外はAI関連プロジェクトへの投資を減らしていない・AIを使用するため自動運転、航空...
アプリケーション Menger：大規模な分散型強化学習(1/3)
１．Menger：大規模な分散型強化学習(1/3)まとめ・RLとはデータ収集とトレーニングのループだが規模拡大すると反復処理が追いつかなくなる・Mengerは大規模な分散RLインフラであり複数クラスタにより規模拡大が可能・TPUを使用して反...
ビッグデータ 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Industry編(2/3)
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Industry編(2/3)まとめ・IoTデータの大規模分析を可能にするためにはストレージと監視システムの革新が必要・データサイエンスタスクの自動化は機械学習パイプライン...
AI関連その他 WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(1/2)
１．WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(1/2)まとめ・Google Duo通話の20%は3%以上の音声データを失い、10%の通話は8%以上の音声データを失っている・失われた音声データを処理する手法はPLCと呼ばれDu...
データセット ストリートビュー画像を道案内用AIの研究者に提供(3/3)
１．ストリートビュー画像を道案内用AIの研究者に提供(3/3)まとめ・Retouchdownは、TouchdownをStreetLearnに統合し、より使いやすく利用申請を簡略化したもの・TouchdownをStreetLearnデータセッ...
ビッグデータ 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ・階層的な都市ではモビリティが均一的に分布している傾向が高く、公共交通機関が広く利用されている・また、歩きやすく、汚染物質の排出が少なく、健康に関する様々な指標が優れた都...
入門／解説 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(2/3)まとめ
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(2/3)まとめ・地理情報を地域単位、時間情報を週単位などにまとめる事でモビリティデータのプライバシー配慮を実施・モビリティデータを用いる事で都市の人の流れが従来よりも明確に定量的に視覚...
インフラ 機械学習を使った洪水予測の仕組み(1/3)
１．機械学習を使った洪水予測の仕組み(1/3)まとめ・AIの力でより良い社会の実現を目指すGoogleの会社方針の一環として、洪水予測に取り組んでいる・まずは様々な河川条件をシミュレートする水理モデルの3D視覚化を行った・次にリアルタイムの...