プライバシー 匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(2/2)
１．匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(2/2)まとめ・バッチサイズはノイズの量の削減などDP-SGDの学習の様々な側面に影響する・大きなサイズのバッチ学習によりプライベートモデルの有用性が大幅に向上する・DP-SGDを用いた...
machine learning model
プライバシー 
学習手法 iterative co-tokenization:動画内でボウルに注がれた2番目の食材が何か答えられるようにする(2/2)
１．iterative co-tokenization:動画内でボウルに注がれた2番目の食材が何か答えられるようにする(2/2)まとめ・反復的共同トークン化アルゴリズムは他の最新モデルよりも性能とサイズに優れる・計算量も他の手法よりも低く抑...
その他の調査 Google Research：2022年以降にAIはどのように進化していくか？(3/6)
１．Google Research：2022年以降にAIはどのように進化していくか？(3/6)まとめ・個人スマホがプライバシーを保ったまま世界中のスマホと共同して学習する事が可能な時代・世界のデータを使いつつ状況に応じて個人に最適化出来るモ...
モデル MMCC:ラベル付けされていない動画から将来を予測する(2/2)
１．MMCC:ラベル付けされていない動画から将来を予測する(2/2)まとめ・MMCCはラベル無しで時間的なサイクルを見つけるようにモデルを学習させる・学習完了後MMCCはビデオの複雑な変化を捉えて意味のある状態変化を識別可能・時間的に離れた...
モデル MMCC:ラベル付けされていない動画から将来を予測する(1/2)
１．MMCC:ラベル付けされていない動画から将来を予測する(1/2)まとめ・AIが次にどのように行動すべきかを計画できるようになるためには未来予測が必要・そのために意味のある変化が時間の経過とともにどのように展開するか知る必要がある・MMC...
モデル Deep-MARC：初めてみる物体をマスクする能力を向上する秘訣(2/2)
１．Deep-MARC：初めてみる物体をマスクする能力を向上する秘訣(2/2)まとめ・典型的なmask R-CNNの実装は完全教師有り設定ではパフォーマンスに影響を与えなかった・部分的教師有り設定ではcropping-to-ground手法...
モデル 2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介
１．2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介まとめ・未知の分野で作業を始める時、現時点の最先端モデルを調べるのは時間がかかる・各MLタスクに最適なモデルをリスト化してまとめておくと手間がかなり省ける・Kaggleのコンテス...
モデル RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(2/2)
１．RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(2/2)・RepNetは反復行動動画を合成し、更に軸をずらしてカメラの動きを摸倣した合成データで学習した・特定の反復行動にとらわれず多くの異なる領域で反復動作を数える事ができるモデルとし...
モデル RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(1/2)
１．RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(1/2)・月の満ち欠けや心拍や呼吸、製造ラインや交通パターンなどの反復行動は現実世界で一般的・反復行動を理解する事でより複雑な行動パターンを認識できたり様々な洞察を得る事ができる・Rep...
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、音声に困難を抱える...
入門／解説 機械学習モデルの分類外データの検出を改良(2/3)
１．機械学習モデルの分類外データの検出を改良(2/3)まとめ・Background Statisticsによって混乱が引き起こされるためOODの検出は失敗している可能性がある・OOD検出手法はMNISTデータセットの画像をFashion-M...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)まとめ・完全ポリシー外強化学習は過去に収集されたデータのみを使って学習するタイプの強化学習・物理的なロボットがなくてもモデルをトレーニングが出来...