1行のコードで自動的に学習！機械学習を自動化するAutoMLの最新論文！ | AI-SCHOLAR.TECH
3つの要点 ✔️ テーブルデータを自動で学習し、高パフォーマンスを発揮するAutoMLフレームワーク ✔️ 既存のAutoMLフレームワークがモデルとハイパーパラメータの選択を重視している一方、本手法は複数のレイヤーを使ってモデルのアンサンブルとスタッキングを行っている。 ✔️ この論文では、主要なAutoMLフレームワークの比較も行っている。 AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data written by Nick Erickson, Jonas Mueller, Alexander Shirkov, Hang Zhang, Pedro Larroy, Mu Li, Alexander Smola (Submitted on 13 Mar 2020) Comments: accepted by IC
JVNVU#99619336: 勾配降下法を使用する機械学習モデルに、誤った識別をさせるような入力を作成することが可能な問題
勾配降下法を用いて学習させたモデルを用いた分類を行う場合に、任意の分類結果が得られるような入力を意図的に作成することが可能です。これは、Kumar et al. による攻撃分類では、perturbation attacks や adversarial examples in the physical domain に該当します。 攻撃対象のシステムに対して、攻撃者がデータの入力や出力の確認などを行うことができる余地が大きいほど、攻撃が成功する可能性は大きくなります。 また、学習プロセスに関する情報（教師データ、学習結果、学習モデル、テストデータなど）があれば、攻撃はより容易に行えるようになります。 現状では、数秒で攻撃できるものから何週間も必要になるものまで様々な事例が知られています。 本件はアルゴリズムの脆弱性であり、攻撃対象となるシステムにおいて機械学習の仕組みがどのように使われている
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
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