基礎理論 弱いヒントを使って多腕バンディット問題を改善(1/2)
１．弱いヒントを使って多腕バンディット問題を改善(1/2)まとめ ・カジノに設置されているレバーが一本付いているスロットマシンを「one‐armed bandit(隻腕の悪党)」と呼称する ・レバーが複数ついているスロットマシンでどのレバー...
weak supervision
基礎理論 
モデル SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(1/2)
１．SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(1/2)まとめ ・視覚言語モデリングは、視覚的な入力に言語を対応させて理解する土台となる ・視覚入力と言語入力の両方から単一の特徴空間を学習する手法で近年大きく進歩した ・SimV...
入門／解説 TAPAS：ニューラルネットワークを使って表形式データから自動で答えを抽出
１．TAPAS：ニューラルネットワークを使って表形式データから自動で答えを抽出まとめ ・TAPASはBERTを拡張し、質問に対する回答を表形式データから直接抽出する新モデル ・質問と表形式のデータ構造を一緒にエンコードするアプローチによりこ...
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(6/6)
１．GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(6/6)まとめ ・GWASkbの作成に使用されたシステムは、Snorkel IEフレームワークの上にPythonで実装されている ・本システムは少数の誤検出を発生させるため、全て...
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(1/6)
１．GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(1/6)まとめ ・過去に発見された遺伝子情報の中にはデータベースで利用可能な状態になっていない情報もある ・これらの情報は膨大なドキュメントの中に埋もれてしまっており人力での抽出...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(4/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(4/4)まとめ ・Snorkelの研究は続けられており、ラベル付け関数の自動生成！など、様々な場面での活躍が見込まれる ・マルチタスクラーニング(MTL)...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(3/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(3/4)まとめ ・ラベル付け関数の出力をジェネレータの出力を見なせば、GANのような生成モデルと見なす事が出来る ・Snorkelと手作業のラベル付けの生...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(2/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(2/4)まとめ ・古典的なAIであるエキスパートシステムは性能は高くなく脆弱ではあるが簡単に制御できる ・対照的に現在のディープラーニングは高い性能と柔軟...
入門／解説 Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)まとめ ・weak supervisionとは、SMEからもたらされる高レベル情報、またはノイズの多い情報を活用する事 ・過去の同様な手法にはAc...
入門／解説 Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)まとめ ・Snorkel DryBellでトレーニングデータをラベリングしたラベルは手作業のラベルより精度が低い ・しかし生成的モデリング手...
入門／解説 Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(1/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(1/3)まとめ ・既存の知識を活用して機械学習用のラベル付きデータを自動で作成する手法が発表 ・手動でラベル付けした何万ものデータと同等の有用性を持...