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GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(2/2)

1.GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(2/2)まとめ ・転移学習の刺激的な進歩の大爆発が技術の見極めを難しくさせT5に繋がった ・教師無し学習でラベルなしデータセットを活用する事が標準になる...
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GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(1/2)

1.GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(1/2)まとめ ・音楽に関する研究から始めたため、ラベル付きデータを取得する事の困難さを味わった ・そのため、ラベル付きデータの必要性を軽減する研究に関...
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人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(3/3)

1.人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(3/3)まとめ ・文章または音声による自然言語処理は「市民データサイエンティスト」のブームを促進 ・2020年は低消費電力で安価なデバイスにAIが...
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人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(2/3)

1.人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(2/3)まとめ ・IoTデータの大規模分析を可能にするためにはストレージと監視システムの革新が必要 ・データサイエンスタスクの自動化は機械学習パイ...
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人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(1/3)

1.人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(1/3)まとめ ・データの民主化によりデータ分析がよりビジネスに近い様々な部門で行われるようになる ・AIおよび分析チームはデータ組織の新しい基盤...
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