ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)まとめ ・医療用MLモデルを開発する際には医療現場でのワークフローに組み込む方法を知る必要がある ・機械学習の実践者向けに医療用のMLソリューションを開発する方法を解説する文書を公開 ・医療従事...
learning method
ヘルスケア ロボット Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)まとめ ・Form2Fitは組立キットの回転や変化、混在した状況、学習時に見た事がない部品などにも対応可能 ・回転、空間的方向、物体の同一形状などを学...
アプリケーション Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)まとめ ・Form2Fitは物体をどのように組み合わせるか？をロボットに学ばさせるロボット操作アルゴリズム ・組み合わせの概念を学習する事により物体の...
学習手法 ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)まとめ ・ROBELは剛い物体も柔らかい物体も扱う事が出来、予期せぬ妨害や障害に関しても対応可能 ・複数のD'Clawが経験を共有することで、タスクをまとめてより速く学習す...
ロボット ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(1/3)
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(1/3)まとめ ・シミュレーション環境でロボットを強化学習させると微妙な誤差や遅延により現実世界への展開が困難 ・しかし、物理的なロボットは高価で工業用途向けに作られているために強...
入門／解説 敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(3/5)
１．敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(3/5)まとめ ・堅牢ではない特徴が存在しなくてもバグから敵対的サンプルを構築できる ・しかし、バグから構築した敵対的サンプルによる学習は転移しない ・堅牢ではない特徴は転移し...
入門／解説 GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(3/6)
１．GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(3/6)まとめ ・GWASkbは十分に高い精度を維持しながら、既存の文書からかなりの数の関連性を抽出 ・人間がキュレーションしたデータベースとは採用基準が異なるが他に掲載されてい...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)まとめ ・データサイエンスは共同作業の側面もあるため共に学ぶ仲間を見つけよう ・フォーラム、チャット、ディスカッション掲示板など沢山の人と学べば学習は簡単になる ・チートシー...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)まとめ ・データサイエンスの習得には座って授業を聞くだけでなく実践する事が大切つ ・モデリングは非常に大切でその意義や目的を理解して作る必要がある ・Youtubeの動画やS...
モデル Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)まとめ ・実製品として利用しにくい機能や知識もSnorkel DryBellでラベル付きデータを出力可能 ・転移したラベル付きデータを利用す...
学習手法 Soft Actor-Critic：ロボット工学のための深層強化学習(2/2)
１．Soft Actor-Critic：ロボット工学のための深層強化学習(2/2)まとめ ・Soft Actor-Criticは深層強化学習を使いロボットが現実世界で学習する事を可能にする ・従来手法に比べて短時間で学習でき且つ想定外の事態...
学習手法 ２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(2/2)
１．２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(2/2)まとめ ・2年間と期限を決めてコアスキルを集中的に習得する ・INPUTとOUTPUTをバランスよくこなしつつ実務に近いスキルを伸ばしていく ・2年間が経過してそれ...