公平性 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(2/3)
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(2/3)まとめ ・「正しい」制約とは、何を持って公平とするか、または問題とユーザーの要件によって異なる ・矛盾する制約を課す事も可能なので適切な解決策がない制約を指定しない...
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公平性 公平性 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(1/3)
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(1/3)まとめ ・機械学習モデルは競合する考慮事項間でバランスを取るようなケースに対処するのが難しい ・TFCOライブラリを使用すると複数の異なる基準に基づく機械学習の問題...
ロボット Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)
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...
公平性 Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(3/3)
１．Fairness Indicator：公正な機械学習を構築するためのツール(3/3)まとめ ・Fairness IndicatorsはTensorFlow関連のツールを使っていると簡単に呼び出す事が出来る ・TensorFlow関連のツ...
入門／解説 TensorFlowを使用したM理論への新しいアプローチ
１．TensorFlowを使用したM理論への新しいアプローチ ・現在の量子力学では4つの基本的な力のうち3つしか説明できていない、重力が未解明 ・重力を含めて理論的に説明しようとすると膨大な計算が必要になり計算不能 ・TensorFlowに...
学習手法 音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(3/3)
１．音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(3/3)まとめ ・TPUなどのアクセラレータとTensorFlowの効率的なアルゴリズムにより効率的な開発ができた ・統合モデルは音声認識と同じ様にトレーニングできるが発言者の...
ビッグデータ アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(2/2)
１．アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(2/2)まとめ ・2年前と比べて250%以上の求人数の伸びを示したのはTensorflow、Apache Flink、Alteryx ・次に伸びているのはH2O、Caffe、Python、...
入門／解説 何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)
１．何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)まとめ ・データサイエンス業界はエンジニア的側面とアナリスト的側面とリサーチャー的側面がある ・担当業務範囲が狭い段階では区別が曖昧だが段々と業務内容が拡大す...
学習手法 AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)
１．AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)まとめ ・AutoML Tablesは表形式データにAutoMLの手法を適用する新しいAutoMLシステム ・自動車部品の材料特性と試験結果から製造上の...
学習手法 MorphNet：学習済みニューラルネットワークをより速くより小さく改良(1/2)
１．MorphNet：学習済みニューラルネットワークをより速くより小さく改良(1/2)まとめ ・AutoMLのようなニューラルネットワークサーチは思った以上に時間とお金がかかる可能性がある ・既に存在する学習済みニューラルネットワークを特定...
インフラ Googleを巨大にした友情(8/9)
１．Googleを巨大にした友情(8/9)まとめ ・2011年からJeffはAndrew Ngと共同でニューラルネットワークの研究に取り組み始めた ・Google Brainは当初はGoogle社内からもその意義をあまり理解されなかった ・...
モデル TF-Ranking：ランクキング作成用TensorFlowライブラリ(2/2)
１．TF-Ranking：ランクキング作成用TensorFlowライブラリ(2/2)まとめ ・複数の評価項目を持つアイテムのランキングを単一評価項目のアイテムとう同様にランキング付け可能 ・新しい評価基準最適化手法であるLambdaLoss...