Free Post 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。
Free Post 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。
Free Post 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。
Free Post 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。
Free Post 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。
