プライバシー 実用的な差分プライベートクラスタリング(2/2)
１．実用的な差分プライベートクラスタリング(2/2)まとめ ・プライベート・クラスタリング・アルゴリズムの前処理は通常と異なるので留意が必要 ・今回のアルゴリズムは全てのデータポイントが収まるような半径の入力が必要 ・半径が正確である必要は...
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データセット MIAP：Open Images Datasetの人間に付与された境界ボックスをより包含的に(2/2)
１．MIAP：Open Images Datasetの人間に付与された境界ボックスをより包含的に(2/2)まとめ ・Open Imagesは「女の子」のラベルを「女性」に付与するかは作業者の感覚依存であった ・MIAPでは知覚された性別表現...
データセット Data Cascades：皆モデルの開発をやりたいのです！データ整備ではなく！(1/2)
１．Data Cascades：皆モデルの開発をやりたいのです！データ整備ではなく！(1/2)まとめ ・機械学習ではモデル構築が優先されデータ関連作業の優先度が低くなる事はよくある ・データ整備を軽視すると時間経過とともに技術的負債が発生し...
アプリケーション Google Nest Hubで睡眠の質を確認(2/2)
１．Google Nest Hubで睡眠の質を確認(2/2)まとめ ・睡眠を理解して改善するには睡眠が妨げられる理由も理解する必要がある ・そのため動き以外にも温度や光、音など感知するセンサーをNest Hubは搭載している ・これにより咳...
アプリケーション Google Nest Hubで睡眠の質を確認(1/2)
１．Google Nest Hubで睡眠の質を確認(1/2)まとめ ・非接触型レーダーを使って睡眠状態を追跡できるGoogle Nest Hubの第二世代が発表 ・指定範囲にいる人が眠っているか起きているかを自動判断するアルゴリズムを搭載 ...
AI関連その他 トレーニングデータ抽出攻撃：大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(2/2)
１．トレーニングデータ抽出攻撃：大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(2/2)まとめ ・トレーニングデータ抽出攻撃の目標は言語モデルが何を記憶しているかを予測する事 ・ニュースヘッドライン、ログ、コード、個人情報などの幅広いコン...
AI関連その他 トレーニングデータ抽出攻撃：大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(1/2)
１．トレーニングデータ抽出攻撃：大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(1/2)まとめ ・言語モデルがトレーニング時に使用したデータの詳細を漏洩してしまう危険性が指摘された ・大規模言語モデルを非公開データを使って公開している際に...
モデル 人間による評価を使って要約を学ぶ(4/4)
１．人間による評価を使って要約を学ぶ(4/4)まとめ ・モデルは依然として不正確な要約を生成する可能性があり満点の要約は45%の割合で達成 ・人間がモデル出力の品質を簡単に評価できないようなタスクにも今回の手法を応用したい ・人間の好みに合...
ビッグデータ 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プラ...
入門／解説 Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)
１．Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)まとめ ・Secure Aggregationにより、Federated Analyticsはより強力なプライバシー属性を実現できている ・この...
入門／解説 Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(1/2)
１．Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(1/2)まとめ ・Federated learningはスマートフォン上のデータをプライバシーを考慮しながら機械学習で利用する仕組み ・Federate...
AI関連その他 WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(1/2)
１．WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(1/2)まとめ ・Google Duo通話の20%は3%以上の音声データを失い、10%の通話は8%以上の音声データを失っている ・失われた音声データを処理する手法はPLCと呼ばれ...