A Quick Overview �to Unlock the Potential of LLMs �through Prompt Engineering
Trends in Natural Language Processing at NeurIPS 2019.
A Quick Overview �to Unlock the Potential of LLMs �through Prompt Engineering
DeNAのマシンラーニングをささえるアノテーションシステム | BLOG - DeNA Engineering
この記事では、DeNAでのコンピュータービジョン関連の機械学習のためのデータ生成処理方法について説明します。 主に、内製のアノテーションシステム「Nota」の開発とそのシステムと全体のMLワークフローに統合する方法について取り上げます。現在のソリューションに到達するため、私たちが行ったいくつかの決断、および解決しなければならなかった課題について説明します。 はじめまして、アラマ・ジョナタンです。現在DeNAのシステム本部で、分析推進部ソリューションエンジニアリンググループとAIシステム部MLエンジニアリンググループを兼務しているメンバーです。小さいチームでデータ関連の課題を解決するためのアプリケーションやツールの開発と運用をしています。 正確なデータを取得する問題 近年、AIには多くの進歩があり、それらの多くはコンピュータビジョンに関連しています。コンピュータは画像や動画にある内容を理解で
わしの思うリッジ回帰(L2正則化)と正則化法。 - Pseudo Theory of Everything
1 はじめに 最近、我々+数名でスパースモデリングという分野を勉強しています。詳細はまた別の記事にて紹介するにして、今回はスパースモデリングの前段階に当たる リッジ回帰(ridge regresion) に脚光を当てます1。 読者には釈迦に説法かもしれませんが、リッジ回帰は L2 正則化とも呼ばれ機械学習の中でも非常にスタンダードな概念の一つになっています。しかし専門的に正則化法を扱ってみて、案外知らなかったことを知れたのでまとめました。 まず、リッジ回帰での損失関数は以下のような式で記述されます。 \begin{align} E = (y - X \vec{w})^2 + \alpha \vec{w}^T \vec{w} \end{align} 上記の損失を最小化するように係数の重みベクトル \(\vec{w}\) を推定します。解析的には \(\vec{w}\) について微分をしたもの
社内輪講資料 / semi-supervised learning
2020.05.22 社内勉強会にて発表に使用した資料です。
自己教師学習（Self-Supervised Learning）
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。 http://xpaperchallenge.org/cv/ Read less
あなたはデータに対する「正しい技術」を選択できますか？〜数理モデリングによる現象理解に向き合うときの気持ち | gihyo.jp
あなたはデータに対する「正しい技術」を選択できますか？〜数理モデリングによる現象理解に向き合うときの気持ち はじめまして。株式会社博報堂の熊谷です。 筆者は広告会社の黒子として広告やマーケティング、メディアプランニングのためにどのようなデータをどのように収集するべきかを設計したり、収集したデータを用いて機械学習モデルを構築して施策を行ったりと、データ分析や機械学習にまつわる小さな相談から大きな意思決定に至るまでさまざまな業務に携わっています。 このたび『データ活用のための数理モデリング入門』（以降、本書）を共著者として執筆しました。本稿では本書の紹介を兼ねて「数理モデリングとは何か」についての筆者の思いを書きます。いわば、収録されなかった「前書き」です。 数理モデリングとは何か そもそもタイトルにある「数理モデリング」とは一体何でしょうか。本書の1章では 現象を理解するために立てる数理的な
製造業を変えるかもしれない「診断」AI | AIDB
【AIDBからのPR】企業からAIプロジェクトのスカウトが届く『AIDB HR』がついに本格始動。人材登録で「業界研究に役立つ企業リスト」「AIDB編集長になんでも相談できるMTGの予約券+Amazonギフト券」をプレゼント中。 このコーナーでは、製造業向けＡＩの最新研究をお届けしていきます。サクッと業界のトレンドにキャッチアップしましょう！今回のトピックスは以下の５つです！ 1. 生物の進化の仕組みを用いて故障の診断 2. 部分的にシャッフルされたデータに適応した欠陥診断 3. 機械学習を用いて風力タービンのメンテナンス 4. 工作機械の健康診断 5. マルチラベル分類を適用して自動化の推進 バックナンバーはこちら 生物の進化の仕組みを用いて故障の診断 電源変圧器内部の故障診断は、電力系統の信頼性を向上させるためにとても重要な技術です。 中国の研究チームはこの課題に対し、生物の進化の仕組
機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践 Part.1 | ログミーBusiness
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践」に登壇したのは、株式会社サイバーエージェント／産総研特定集中研究専門員の野村将寛氏。講演資料はこちら ハイパーパラメータ最適化問題野村将寛 氏（以下、野村）：簡単に自己紹介をさせていただきます。僕は今、サイバーエージェントのAI Labという研究組織に所属していまして、ハイパーパラメータ最適化の研究をしています。先ほどの午前中のセッションで、AutoMLのセッションがあったと思うんですけど、そちらで発表していた芝田のチームメンバーになります。 産総研でもハイパーパラ
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう | AIdrops
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
Pythonで作って学ぶ統計モデリング | AIdrops
Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング（statistical modeling） と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し
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WWWでの論文採択とA/Bテストを評価地点とする広告AI開発 - Speaker Deck
GitHub - Machine-Learning-Tokyo/papers-with-annotations: Research papers with annotations, illustrations and explanations
Iterative Imputation for Missing Values in Machine Learning - MachineLearningMastery.com
Test-Time Augmentation For Tabular Data With Scikit-Learn - MachineLearningMastery.com
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する（PCAやICAとの関係）
GitHub - clearml/clearml: ClearML - Auto-Magical CI/CD to streamline your AI workload. Experiment Management, Data Management, Pipeline, Orchestration, Scheduling & Serving in one MLOps/LLMOps solution
