A collection of machine learning interpretability techniques from the OpenAI Clarity team.
![OpenAI Microscope](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65d1a5b156825b98916186ab1b93436e7172b990/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmicroscope.openai.com%2Fpreview.jpg)
Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) Translations: Chinese (Simplified), French, Japanese, Korean, Persian, Russian, Turkish Watch: MIT’s Deep Learning State of the Art lecture referencing this post May 25th update: New graphics (RNN animation, word embedding graph), color coding, elaborated on the final attention example. Note: The animations
ガートナージャパン株式会社 (本社:東京都港区、以下 ガートナー) は、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル:2020年」を発表しました。 本ハイプ・サイクルでは、インフラストラクチャのテクノロジのうち、特に未来志向型と捉えられるものや、トレンドとなっている注目すべき重要なキーワードを取り上げています (図1参照)。 ガートナーのハイプ・サイクルは、テクノロジやサービス、関連する概念、手法など (以下、キーワード) の認知度、成熟度や採用状況、および各キーワードが実際のビジネス課題の解決や新たな機会の開拓にどの程度関連する可能性があるかを視覚的に示したものです。 アナリストでバイス プレジデントの鈴木 雅喜は次のように述べています。「新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響により、社会を取り巻くデジタル化のトレンドがさらに加速する中、企業のビジネスに
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