ヘルスケア Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向上、...
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学習手法 Recorder：Pixelスマートフォン用の検索可能な録音アプリ(2/2)
１．Recorder：Pixelスマートフォン用の検索可能な録音アプリ(2/2)まとめ ・Recorderは音声を50ms単位で小さく分析し正確に音声イベントの開始時間と終了時間を特定している ・音声分類結果が目まぐるしく変わらないようにa...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)まとめ ・機械学習を評価する際には不適切なチューニングでパフォーマンスが過大評価されてないか留意が必要 ・特に医療分野と機械学習分野では用語の意味が異なる「検証セット」が誤解を招く恐れがある ・...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)まとめ ・医療用MLモデルを開発する際には医療現場でのワークフローに組み込む方法を知る必要がある ・機械学習の実践者向けに医療用のMLソリューションを開発する方法を解説する文書を公開 ・医療従事...
ビッグデータ 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ ・階層的な都市ではモビリティが均一的に分布している傾向が高く、公共交通機関が広く利用されている ・また、歩きやすく、汚染物質の排出が少なく、健康に関する様々な指標が優れ...
入門／解説 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(2/3)まとめ
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(2/3)まとめ ・地理情報を地域単位、時間情報を週単位などにまとめる事でモビリティデータのプライバシー配慮を実施 ・モビリティデータを用いる事で都市の人の流れが従来よりも明確に定量的に...
入門／解説 人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)
１．人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(1/3)まとめ ・人々がどのように移動しているのかを知る事、すなわち人間のモビリティを知る事は従来は困難だった ・モバイル機器の通信状況から習得していため比較的狭い範囲狭い時間軸でしか...
入門／解説 GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(3/6)
１．GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(3/6)まとめ ・GWASkbは十分に高い精度を維持しながら、既存の文書からかなりの数の関連性を抽出 ・人間がキュレーションしたデータベースとは採用基準が異なるが他に掲載されてい...
ヘルスケア 電子カルテへのディープラーニングの適用の拡大
１．電子カルテへのディープラーニングの適用の拡大 ・2018年にGoogleは患者の入院期間や再発可能性を予測する人工知能を開発 ・この予測システムを含む様々な人工知能を医療現場で検証する試みが拡大 ・まずはプライバシーを守りながら過去履歴...
入門／解説 AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(2/2)
１．AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(2/2)まとめ ・専門家による2018年のデータサイエンスと統計関連であった出来事のまとめ ・AIのリスクは0を目指すのではなく現在の発生リスクと比較さ...
入門／解説 2018年のGoogleの研究成果を振り返って(3/6)
１．2018年のGoogleの研究成果を振り返って(3/6)まとめ ・Googleの2018年のAI関連の研究や成果の振り返り ・コンピュテーショナルフォトグラフィー、アルゴリズム、ソフトウェア ・研究開発の結果から実際の製品として世に出た...
学習手法 Federated Learning：分散した学習データを処理可能な統合的機械学習
１．Federated Learning：分散した学習データを処理可能な統合的機械学習まとめ ・Federated Learningは分散したデータを用いて共通モデルを更新する ・学習はオンデバイスで実施するがクラウド上の共通モデルに差分を...