Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
Googleからのアドバイス「高品質なサイト」とは？ チェックリストを公開 ::SEM R (#SEMR)
Googleからのアドバイス「高品質なサイト」とは？ チェックリストを公開 検索アルゴリズム的に「高品質なサイト」って何だろう？Googleが、高品質サイトを判断するための参考になる「質問集」を公開。 公開日時：2011年05月07日 09:03 米Googleは2011年5月6日、役に立たない低品質サイトの排除と同時に優れたコンテンツが検索上位に表示されるようにするためのアルゴリズム変更（パンダ・アップデート(Panda Update)）に関連して、同社が考える「高品質サイト」について言及している。 検索マーケティング業界で話題になっているパンダ・アップデートとは、いわばアルゴリズムで自動的にサイト品質（site quality）を判断しようとするGoogleの取り組みだ。低品質サイトの検索順位を低下させることにより、検索利用者が優れたコンテンツを探し出せるようにする狙いがある。 「アル
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