Keep Learning! Fail and open the door to a new world!
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research編(3/3)まとめ ・ビジネスにAIを採用させる事を成功するためにはビジネス固有のカスタムソリューションが必要 ・より複雑なデータサイエンスの問題には、特定分野の専門家による介入とガイドが不可欠となる ・良い目的で使用されるAIと悪い目的で使用されるAI間の綱引きは引き続いていく ２．DIY AI時代 以下、ww […]
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research編(2/3)まとめ ・高速なトレーニング手法の研究、使い勝手の良いハードウェアを用いた高速トレーニング ・より多くのデータと計算機資源を投入する事でより良い結果が得られる時代の限界 ・マイクロコントローラーユニットと呼ばれるテクノロジーとその上で動く機械学習モデルの発展 ２．ゴルディロックス エラ(丁度良い時代) […]
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research編(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚ましい進歩が見られチューリングテストの合格に近づく可能性 ・ディープラーニングの表面的な活用だけでなく新しいアルゴリズム開発が科学分野で行われる可能性 ２．研究 […]
１．機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(2/3)まとめ ・Jeff Deanはマルチモーダル学習とマルチタスク学習の進歩を期待 ・Anandkumarは反復アルゴリズム、自己教師学習の進化を予測 ・顔認識AIなど個人のプライバシーに関する倫理的問題が表面化する可能性もある ２．大規模モデルと自己教師学習の追求 以下、venturebeat.comより「Top minds in ma […]
１．ALBERT:軽量化と冗長性排除をしたBERT(2/2)まとめ ・パラメータの因数分解と冗長性の排除を行う事でわずかなBERTよりパラメータを89%削減 ・パラメータサイズを削減した事により計算機資源に余裕が生まれ、モデルの規模を改めて拡大できた ・ALBERT-xxlargeは全体で30%のパラメーター削減を達成しつつ読解力テストで最先端のスコアを更新 ２．正確な言語理解に必要な事とは？ 以 […]
