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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 2.オープンデータと […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

AI

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、オープンソースなハードなど ・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている 2.ロボット制御とコミュニティへの支援 以下、ai. […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施 ・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]

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)

AI

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 […]

機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(1/3)

AI

1.機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(1/3)まとめ ・AIは単純な精度よりもパフォーマンスに重きを置いて評価されるようになっていく可能性が高い ・機械学習フレームワークの覇権争いは収束し次の主戦場はアクセラレータや量子化に対応したコンパイラ ・AIが「ブラックボックス」であると言う批判は的を得ていない。人間の脳もブラックボックス 2.機械学習のコンパイラとブラックボックス神話 […]

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