機械学習

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機械学習エンジニアリングについて読んでおきたい 14編のオススメ文献・教科書
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機械学習

機械学習エンジニアリングについて読んでおきたい 14編のオススメ文献・教科書

機械学習が現実のプロダクトへと導入・活用される機会が増えるに従い、機械学習システムを開発・デプロイする「機械学習エンジニアリング」についても重要性が増しています。本記事では、機械学習エンジニアリング、特に、機械学習システムの設計・開発・デプロイ・サービングなどにまつわる落とし穴やアドバイスなどをまとめた良質な文献・教科書を全部で14編、まとめと共に紹介いたします。

画像生成にも革命!OpenAI の画像生成モデル DALL·E の技術詳細に迫る
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コンピュータービジョン

画像生成にも革命!OpenAI の画像生成モデル DALL·E の技術詳細に迫る

先週、OpenAI から 「DALL·E (ダリー)」と呼ばれる、言語から画像を生成する画像生成モデルが発表されました。ネットでは、「テキストから高クオリティの画像を生成できる」という点が特に取り沙汰されている印象ですが、その技術的詳細については、論文がまだ公表されていないこともあって、あまり議論されていません。本記事では、公式の記事や、CLIP などの関連研究などを紹介し、その技術・モデル等の詳細について速報的に解説してみたいと思います。

今年のAIトレンド概観 2020年に論文で言及された機械学習トピック TOP20
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機械学習

今年のAIトレンド概観 2020年に論文で言及された機械学習トピック TOP20

2020年ももう年の瀬が迫っていますが、今年も機械学習・人工知能の分野は話題には事欠きませんでした。本記事では、2020年に arXiv において機械学習・自然言語処理・コンピュータービジョンの各分野で発表された全論文を自然言語処理の技術を使って解析することによって、「2020年に最も言及された機械学習トピック」のランキングを作って発表します。

機械学習トップ会議 NeurIPS 2020 から見るデータ拡張・教師なし表現学習のトレンド
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機械学習

機械学習トップ会議 NeurIPS 2020 から見るデータ拡張・教師なし表現学習のトレンド

先々週の 12/7〜12/12 にかけて、機械学習系のトップ会議である NeurIPS 2020 がオンラインで開催されました。発表の分野も多岐に渡るため、その全てを単一の記事でカバーすることは到底できません。本記事では、発表された論文の中から、現時点での引用数などを参考にしながら、重要な論文、特に、データ拡張および半教師あり学習に関する重要論文をいくつか取り上げ解説してみたいと思います。

説明可能な人工知能(XAI)とは?機械学習のモデルを説明・解釈する最新手法まとめ
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機械学習

説明可能な人工知能(XAI)とは?機械学習のモデルを説明・解釈する最新手法まとめ

近年、ニューラルネットワークに基づく大規模な深層学習モデルの普及によって、機械学習の様々なタスクにおいて非常に高い性能が達成されています。一方、これらのモデルは、伝統的な線形回帰や決定木などのモデルと比べて、どのような仕組みで予測が出力されているかが分かりにくい「ブラックボックス化」しているという問題があります。最近、NeurIPS、ACL などのトップ会議において、この「説明可能な人工知能」に関するチュートリアル講義が相次いで開催されました。本記事では、これらのチュートリアルから厳選した、「押さえておくべき説明・解釈手法」をいくつかご紹介します。

機械学習の仕事に就くには 技術採用担当者が語る秘訣とアドバイス
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機械学習

機械学習の仕事に就くには 技術採用担当者が語る秘訣とアドバイス

「機械学習の仕事に就く — 技術採用担当者が語る秘訣」と題されたバーチャルセミナー・パネルディスカッションが行われました。米国(主にシリコンバレー)を代表するスタートアップの採用担当者から、機械学習の仕事に興味のある方向けに、アドバイスや秘訣などを直接聞ける非常に良い機会ですので、抄訳と共に紹介します。

ニューラルネットを使ったランキング学習 総まとめ
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機械学習

ニューラルネットを使ったランキング学習 総まとめ

ランキングを機械学習によって最適化する手法である「ランキング学習」(learning to rank; LTR)、検索エンジンや推薦システムなど幅広い応用があり、アカデミア・産業界において活発に研究されている分野の一つです。近年のニューラルネットワークや最適化手法の発展により、新たなモデルが次々に開発されています。本記事では、ランキング学習について、特にニューラルネットなど微分可能なモデルを使った手法を中心にまとめてみたいと思います。

バッチ・レイヤー…どれを使う?今度こそ分かる深層モデルの正規化手法 完全ガイド
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機械学習

バッチ・レイヤー…どれを使う?今度こそ分かる深層モデルの正規化手法 完全ガイド

高精度な深層モデルを訓練するためには、正規化を正しく適用することが欠かせません。正規化といっても様々な種類があり、「名前だけは聞いたことがある」「実装に含まれているので何となく使っている」という方も多いのではないでしょうか。本記事では、バッチ正規化をはじめとして、重み正規化、レイヤー正規化、インスタンス正規化、グループ正規化など、様々な種類の正規化をとりあげ、それぞれの仕組みや、長所・短所について解説してみたいと思います。

「論文は読むな」画像×AIの専門家から初心者へのアドバイス
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コンピュータービジョン

「論文は読むな」画像×AIの専門家から初心者へのアドバイス

Deeplearning.ai において、敵対的生成ネットワーク (GAN) の専攻コースが9月末にローンチされました。コースのローンチにあわせて、「GANs for Good」(社会のための GAN)と題されたバーチャルセミナー・パネルディスカッションが行われました。「GAN の生みの親」Ian Goodfellow 氏をはじめ、画像×AI の分野で著名なそうそうたるメンバーからの講演とパネルディスカッションがありました。以下では、抄訳とともに紹介したいと思います。

機械学習トップ会議 ICML 2020 から厳選 テキスト・系列生成の重要論文
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自然言語処理

機械学習トップ会議 ICML 2020 から厳選 テキスト・系列生成の重要論文

先月7月に、機械学習トップ会議 ICML 2020 がオンラインで開催されました。本記事では、テキスト・系列生成分野の発表にフォーカスし、厳選した重要論文を紹介したいと思います。なお、自然言語処理の会議に比べて、自己符号化器やトランスフォーマー・モデルの改善など、音声・画像・テキストなど様々なタスクに使える研究が多い印象です。

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