機械学習の論文を探す場所まとめ
論文を読んでみる 趣味9割、仕事1割くらいの割合で論文を読んでいます。 学生のときは「論文なんて、何の役に立つんだろ？」とか思っていたダメ学生でしたが、最近は「論文は最先端の研究にキャッチアップするための最高の知のアーカイブの一つ」と少しだけ思えるようになりました。 機械学習・ディープラーニング(AI)の分野では、無料で読める論文がたくさんありますし、コードが公開されているものも多く、（比較的）手元で再現実験しやすいのも良いですね。 いつもTwitterに流れている論文を適当に拾うことが多いのですが、それ以外の情報源をメモがてら個人的にまとめてみます。ガチ研究者ではないので、そういう方は近くの優秀な人に聞いてくださいね（そして、コメントとかで教えてください）。 arXiv 機械学習系では、最も有名かつ最大の論文アーカイブサイトです。機械学習系の論文を探すと、大体はここに行き着きます。 ar
Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く - Qiita
はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで来れたのは偏にこれまで関わってきた皆様のお陰です。これからも頑張ります！！ pic.twitter.com/kMkaFhqhU9 — ユウキ | Kaggler (@Yuki_Kaggler) May 12, 2021 この記事の対象者 Kaggleをやって
Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
機械学習による実用アプリケーション構築
機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 適切な機械学習アプローチの特定 1章 製品目標からML の枠組みへ 1.1 何が可能であるかを
rinna社、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを開発しオープンソース化
rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています
朝日新聞社、長文を要約するAPIを無償公開 500字→200字に圧縮、重要事項の自動抽出も
朝日新聞社は4月2日、指定した字数や割合に長文を要約する「長文要約生成API」を開発したと発表した。評価用途に限り、無償で利用できる。会議の議事録や、採用活動で受け付けるエントリーシートの速読などに役立てられるという。
ビル・ゲイツもAI分野の必読書と推した『マスターアルゴリズム』邦訳が原著刊行から5年以上の時を経て出る - YAMDAS現更新履歴
www.kamishima.net ペドロ・ドミンゴスの『The Master Algorithm』は、ビル・ゲイツが AI 分野の必読書に挙げていたので注目し、ワタシも何度か文章の中で引き合いに出している。 ユートピアのキモさと人工知能がもたらす不気味の谷 - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） 我々は信頼に足るアルゴリズムを見極められるのか？ - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） そして、邦訳の刊行が期待される洋書を紹介しまくることにする（2017年版）でも取り上げているが、この原著が刊行されたのは2015年である。それから5年以上経ち、もうこれは邦訳の話は流れてしまったかと半ば諦めていたところ、『マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」』の邦題で刊行される。ワオ！ マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究
写真の手前に映りこむ“邪魔もの”を消し去る技術 台湾大学やGoogleなどが開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 台湾大学、米Google、米カリフォルニア・マーセッド大学、米バージニア工科大学による研究チームが開発した「Learning to See Through Obstructions」は、画像内の手前に映りこんだ不要な障害物を除去する、機械学習ベースの技術だ。窓越しに撮影したときの水滴やガラスの反射、被写体の手前にあるフェンスなどを自然に消すことができる。 背景にある対象物と障害物要素はそれぞれのレイヤーがカメラに対して異なる深度に位置しているため、撮影した画像では2つのレイヤー間で動きが異なる。フレームごとに視点がずれるよう連続に複数枚撮影することで発生する背景と映り込み箇所の位置ずれ量の
機械学習／ディープラーニングの「数学」が学べるオススメ本
機械学習やディープラーニングに必要な数学項目をピックアップし、そういった項目を教科書的～実践的にカバーしているオススメの「数学」本を紹介する。また中学～大学までの数学全体を学び直したい人向けの本も紹介。 連載目次 機械学習やディープラーニングを学んでいると、その内部の仕組みは計算式なので、やはりどこかしらで数式が出てくる。そこで数学の必要性を感じて本格的に学び始めるという人も少なくないだろう。 では、どのレベルから、どんな本で学べばよいのだろうか。これはケースバイケースで、あなたが大学生であれば大学レベルの本からスタートすればよいだろうが、大学から遠ざかって5年以上たつような社会人であれば、数学をもう少し基礎的なところから復習した方がいいかもしれない。 また、数学に10年以上のブランクがある場合、中学レベルの数学から部分的に記憶が欠落しているかもしれない。数学は積み上げ型の学問なので、一部
機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
機械学習を「社会実装」するということ / Social Implementation of Machine Learning
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察です。 ※この資料は、東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI）2020 Summerの講義で使用したものです。 https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/gci-2020-summer/ ※2023年版を公開しました。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-2023 ※2022年版を公開しました。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-2022
データサイエンティスト・機械学習エンジニア・データアーキテクトの定義とスキル要件（2021年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Dirk Wouters from Pixabay) この記事は毎年恒例のスキル要件記事の2021年版です。昨年版は以下のリンクからご覧ください。 今回は、試験的に「データアーキテクト」についても触れています（詳細は後述）。残り2つの職種については基本的な内容はそれほど大きくは変わっていませんが、先般公開した推薦書籍リスト記事の時と同じ変更点が一つだけあります。それは「機械学習エンジニアのスキル要件」は今回は想定していない（というか例示できない）という点です。これまた詳細は後述しますが、端的に言えば「分野ごとの細分化が過剰に進んでいる」という印象があるためです。 ということで、前回までとは違って「職種ごと」に定義とスキル要件（書けるようであれば）を挙げていくスタイルになっています。なお、言わずもがなですが以下に挙げる3職種の説明は僕個人のこれまでの経験や見聞や伝聞をもと
OpenAIが発見したScaling Lawの秘密 - ディープラーニングブログ
OpenAIはGPT-3の次の研究を始めています． 世間がGPT-3のデモに湧き上がる中，OpenAIはScaling Lawに関する2本の論文をひっそりと公開しました． Scaling Lawを一言で説明するなら「Transformerの性能はたった3つの変数のべき乗則に支配されている」というものです． Scaling Lawはそれ単体だけなら興味深い話で終わるかもしれません．実際に英語圏でもあまり話題にあがっていません．しかし，この法則の本当の凄さに気づいている研究者もいて，なぜ話題にならないのか困惑しています． I am curious why people are not talking more about the OpenAI scaling law papers. For me, they seem very significant. What I heard so far:
M1 Mac、「TensorFlow」の新Mac版でのトレーニングが従来の7倍速
米Appleは11月18日（現地時間）、Macに最適化した「TensorFlow 2.4」のmacOS向けフォークのプレリリース版をGitHubで公開したと発表した。 TensorFlowは米Googleが2015年にオープンソース（Apache License 2.0）で公開した機械学習プラットフォーム。ツール、ライブラリ、コミュニティリソースを備え、Linux、Windows、macOS、Android、iOSをサポートする。 これまでのMac版TensorFlowは、MacでのトレーニングでCPUのみを使っていたが、新バージョンは「ML Compute」を活用することで、CPUだけでなく、GPUも最大限に活用する。これはIntel Macだけでなく、M1搭載の最新モデルでも可能だ。 例えば、M1搭載の13インチMacBook Proでのトレーニングは、ベンチマークで従来の最大7倍高速
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Google、Androidデバイス用機械学習プラットフォームを発表
Arm、10年ぶりの新アーキテクチャ「Armv9」。富岳のSVE改良版やコンフィデンシャルコンピューティング機能追加
（修正）機械学習デザインパターン（ML Design Patterns）の解説
全ての機械学習の論文は新しいアルゴリズムを提案しているのですか？
言語と視覚に基づく質問応答の最新動向 / Recent Trends in Vision-and-Language Studies for QA
