入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)
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...
jeff dean
入門／解説 AI関連その他 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(4/8)
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...
ヘルスケア Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向上、...
入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(2/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(2/8)まとめ ・AIの他の分野への応用では様々な組織とコラボし多くの論文発表や芸術作品に繋がった ・日常生活を支援するAIとしては視覚、聴覚、音声に困難を抱...
入門／解説 Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)まとめ ・Google Researchを率いるJeff Deanによる恒例の年初投稿。去年の振り返りと今後の方向性 ・AIの倫理的利用についてはモデ...
入門／解説 機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(2/3)
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...
基礎理論 機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(1/3)
１．機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(1/3)まとめ ・AIは単純な精度よりもパフォーマンスに重きを置いて評価されるようになっていく可能性が高い ・機械学習フレームワークの覇権争いは収束し次の主戦場はアクセラレータや量子化...
入門／解説 2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライト
１．2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライトまとめ ・ 2018 Google PhD Fellowship Summitがマウンテンビューで開催 ・PhDフェローシッププログラムの受賞者はGoogleから様々なバッ...
入門／解説 気候変動に対してAIは何が出来るのか？(1/4)
１．気候変動に対してAIは何が出来るのか？(1/4)まとめ ・気候変動とAIに関するワークショップの講演者へのインタビュー記事 ・インタビュアーのグレイグはワークショップを聞いてジョンにインタビューを申し込んだ ・講演者のジョンは気候変動に...
ビッグデータ データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(2/2)
１．データ拡張を教師なしで実現し半教師付き学習の性能を向上(2/2)まとめ ・UDA、教師なしデータ拡張を使うと半教師付き学習が教師付き学習を上回る性能を出すようになる ・拡張元となるラベル付きデータが少なくとも多くとも教師付き学習の最先端...
モデル EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)
１．EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)まとめ ・EfficientNetのベースネットワークはAutoML MNASフレームワークによって開発された ・EfficientNe...
学習手法 MorphNet：学習済みニューラルネットワークをより速くより小さく改良(1/2)
１．MorphNet：学習済みニューラルネットワークをより速くより小さく改良(1/2)まとめ ・AutoMLのようなニューラルネットワークサーチは思った以上に時間とお金がかかる可能性がある ・既に存在する学習済みニューラルネットワークを特定...