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TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)

AI

1.TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)まとめ ・制約が適用されるグループがデータセット内で過小評価されてしまう可能性があることに注意が必要 ・各グループの割合が高い別のリバランスされたデータセットに制約を課す事が推奨される ・適切に制約を設定すれば制約付きモデルは精度を維持しながら誤検出率を大幅に下げる事が可能 2.TFCOで制約を設定する際の注意事項 以下、 […]

DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(1/2)

AI

1.DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(1/2)まとめ ・機械学習モデルを様々なケースで使用できるようするために肌の違いを含む多様な学習データが必要 ・肌画像の多様性を改善するためDermGANと呼ばれるGANを使って画像を合成するモデルを開発 ・DermGANは、事前に指定した所定の肌の状態、場所、基礎となる肌色の特性を持つ画像を生成 2.DermGANとは […]

モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか?(1/2)

AI

1.モデルが出力する「予測の不確実性」はどこまで信用できますか?(1/2)まとめ ・学習時に使用したデータと製品展開後に扱うデータが同じようなデータ分布になる事は現実世界では少ない ・トレーニングデータと実際のデータの分布に差がある事は「共変量シフト」として知られている ・共変量シフトや分類外データを扱う際にモデルが出力する「予測の確実性」は信頼できるのかを調査した 2.共変量シフトとは? 以下、 […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 2.オープンデータと […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソースなハードなど ・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている 2.ロボット制御とコミュニティへの支援 以下、ai. […]

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