入門／解説 TensorFlowを使用したM理論への新しいアプローチ
１．TensorFlowを使用したM理論への新しいアプローチ ・現在の量子力学では4つの基本的な力のうち3つしか説明できていない、重力が未解明 ・重力を含めて理論的に説明しようとすると膨大な計算が必要になり計算不能 ・TensorFlowに...
machine learning
入門／解説 入門／解説 Google AI Residency Programの第三期のハイライト
１．Google AI Residency Programの第三期のハイライトまとめ ・Google AI Residency Programの第三期生の成果の発表、論文以外にも幅広い活動を行った ・第五期の募集として2020 Google...
入門／解説 VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)
１．VTAB:視覚タスク用のベンチマーク(1/2)まとめ ・視覚タスク用に事前トレーニングしたモデルは有用だが数が多く評価方法も異なっている ・数が多すぎる故にどのモデルが最適な特徴表現を提供してくれるのかを知ることは困難 ・VTABは多様...
入門／解説 皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(2/3)
１．皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(2/3)まとめ ・what-ifツールを使うと個々の特徴が個々のデータポイントにどのような影響を与えているのかを確認可能 ・データの偏りを無視するために特定の特徴を考慮しないように...
公平性 皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)
１．皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)まとめ ・データと機械学習アルゴリズムに公平性を求める事は、安全で責任あるAIシステムの設計／構築に重要 ・公平性は現実世界にモデルを展開した際に露わになる実務的な影響につ...
入門／解説 オープンデータと機械学習を使って研究する際の新しいワークフロー
１．オープンデータと機械学習を使って研究する際の新しいワークフローまとめ ・生物の多様性研究のために様々な機関が様々なデータを提供して貢献している ・機械学習でそれらのデータを利用する際は引用と帰属を尊重する従来の文化に敬意を払う必要がある...
学習手法 ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(2/2)
１．ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(2/2)まとめ ・今回の研究で開発したGNNによる特徴表現は立体異性体を区別できないが臭気予測には支障がなかった ・GNNで学習した特徴表現を中間層から色彩におけるRGBのような「匂い埋め込み」を...
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(4/5)
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(4/5)まとめ ・最近の研究は敵対的サンプルは、分類に関係のない特徴を活用していると言う世界観を支持している ・しかし、今回の研究結果は分類に関係のない特徴を活用していると言う...
モデル 動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(3/3)
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(3/3)まとめ ・従来モデルより大幅に早くビデオ認識が可能なTiny Video Networksも自動探索する事ができた ・アーキテクチャの自動進化中に実行時間を考慮し計算量を削減する...
入門／解説 最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコース
１．最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコースまとめ ・FastAIのJeremy HowardさんがTwitterで紹介してたまとめの意訳 ・英語の授業ですがどんなコースが評価されてるかの目安として ・良い評判を聞いた事のあ...
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 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(2/5)
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(2/5)まとめ ・敵対的サンプルがバグではなく人間にできない特徴説に対するコメント集 ・堅牢な特徴の定義から単純化したモデルを使って調査する案など様々 ・スタイル転送の際に堅牢...