萩原 正人

「良い研究コードを書くためのハンドブック」と題された書籍が最近発表されました。プロジェクト構成、スタイルガイド、実験管理、オープンソースとしての公開まで、AI 分野で良い研究コードを書くためのアドバイスが満載です。本記事では、ガイドブックの内容と、関連する他の資料のアドバイスを項目ごとにまとめ、抄訳として紹介しました。

2021年も、人工知能業界では様々な動きがありました。本記事では、最新の深層学習の論文を何百本と読み解いて分かった「2021年の最重要トレンド」を詳細な参考文献と共に紹介します。

T5 などの著名な貢献のある Colin Raffel 氏による、「オープンソース・ソフトウェア (OSS) 的にモデルを開発する提言」と題されたブログ記事。OSS 的に、モデルにパッチを当てたり、マージしたりといった手法を駆使し、共同でモデルが開発できるような仕組みを提案し、話題になっています。本記事では、その提言の概要と、同時に発表されたいくつかの関連研究をまとめて解説します。

これまでどんなモデルでも解けなかった系列タスク Path-X をはじめて解いて話題となっている系列モデル S4。状態空間モデルに基づき、連続時間系列・RNN・CNN 的な計算を統一的に扱えるなど、理論面・実用面の両方で非常に興味深い手法ですので、本記事で解説しました。

表形式データを高精度に処理する注意モデル、ニューラルネットのパラメータを一発で予測するニューラルネット、新たなデータ拡張手法、MLP など、今年も非常に興味深い研究が多数発表されています。本記事では、機械学習トップ会議 NeurIPS 2021 から厳選した要チェック論文を紹介します。