入門／解説 何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)
１．何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)まとめ ・データサイエンス業界はエンジニア的側面とアナリスト的側面とリサーチャー的側面がある ・担当業務範囲が狭い段階では区別が曖昧だが段々と業務内容が拡大す...
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入門／解説 
学会 ICML2019におけるGoogleの存在感
１．ICML2019におけるGoogleの存在感まとめ ・36回国際機械学習会議(ICML 2019)がカリフォルニア州ロングビーチで開催 ・約200人のGoogle社員が論文の発表やワークショップの開催のためにこの会議に参加 ・2018年...
モデル TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)
１．TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使わ...
モデル TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)
１．TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使わ...
入門／解説 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)まとめ ・教師あり学習問題に取り組む際に必要な要素はモデル、ハードウェアおよび訓練データの３つ ・モデルはオープンソース文化、ハードウェアはクラウドにより最新の物が比較的...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(4/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(4/4)まとめ ・Snorkelの研究は続けられており、ラベル付け関数の自動生成！など、様々な場面での活躍が見込まれる ・マルチタスクラーニング(MTL)...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(3/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(3/4)まとめ ・ラベル付け関数の出力をジェネレータの出力を見なせば、GANのような生成モデルと見なす事が出来る ・Snorkelと手作業のラベル付けの生...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)まとめ ・weak supervisionとは、SMEからもたらされる高レベル情報、またはノイズの多い情報を活用する事 ・過去の同様な手法にはAc...
その他の調査 (2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(2/2)
１．(2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(2/2)まとめ ・2018年4月時点でアメリカでデータサイエンティストが知っておくべきと見なされたツールの紹介 ・必ずしも製品というわけではないのでキーワー...
入門／解説 (2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(1/2)
１．(2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(1/2)まとめ ・2018年4月時点でアメリカでデータサイエンティストが知っておくべきと見なされたツールの紹介 ・2018年後半に一つのブレークスルーがあっ...
学習手法 AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(2/2)
１．AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(2/2)まとめ ・AutoML Tablesは現在のところ、Cloud AutoMLシリーズとは別製品扱いでページも異なる ・Kaggleのエキスパートのモデル...
入門／解説 ICLR2019におけるGoogleの存在感
１．ICLR2019におけるGoogleの存在感まとめ ・ICLR2018には運営と発表の両面でGoogleから200名以上が参加 ・カンファレンスポスターは55、ワークショップは8 ・Ian Goodfellow氏はno longer a...