研究効率化Tips Ver.2
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・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ています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
「非倫理的」なAI訓練データセット、削除するだけでは不十分
人工知能（AI）の訓練用にはかつて、ネット上のデータを許可なく集められたものが使われた。後に批判され、データセットを撤回する例が相次いだがが、撤回するだけでは問題の解決にはならない。 by Karen Hao2021.08.23 39 3 19 2016年、マイクロソフトは、顔認識の進歩に拍車をかけることを期待して、世界最大の顔データベースを公開した。「MS-Celeb-1M」と呼ぶこのデータベースには、10万人の有名人の顔を撮影した1000万枚の画像が入っていた。しかし「有名人」といっても、その定義は曖昧なものだった。 3年後、研究者のアダム・ハーベイ（Adam Harvey）とジュール・ラプラス（Jules LaPlace）がこのデータセットを精査したところ、ジャーナリスト、アーティスト、活動家、学者など、仕事のためにネット上で活動している多くの一般人が見つかった。彼らはみな、データベ
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
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
Papers with Code partners with arXiv
We are excited to announce our partnership with arXiv to support links to code on arXiv. Machine learning articles on arXiv now have a Code tab to link official and community code with the paper, as shown below: Both official and community code come from Papers with CodeAuthors can add official code to their arXiv papers by going to arxiv.org/user and clicking on the “Link to code” Papers with Cod
Fashion++: Minimal Edits for Outfit Improvement - Meta Research | Meta Research
Fashion++: Minimal Edits for Outfit ImprovementInternational Conference on Computer Vision (ICCV) Given an outfit, what small changes would most improve its fashionability? This question presents an intriguing new vision challenge. We introduce Fashion++, an approach that proposes minimal adjustments to a full-body clothing outfit that will have maximal impact on its fashionability. Our model cons
Ambient Weaving ― 環境と織物
テキスタイルは、ファッションから住環境に到るまで私たちの生活に欠かせないものです。近年では様々な機能が統合されたスマートテキスタイルの技術も盛んに開発され、さらなる利活用に向けた取り組みが盛んに行われています。 株式会社ZOZO NEXTは2020年より東京大学筧康明研究室、株式会社細尾と共に、西陣織の伝統工芸技法に先端テクノロジーを組み合わせることで、機能と美しさを両立する新たなテキスタイルの開発を行ってきました。 「環境情報を表現する織物」、「環境そのものが織り込まれた織物」を指す、Ambient Weavingのコンセプトを提案し、周囲の環境情報と織物を媒介する様々な機能と美を両立させた体験の拡張を試みました。 織物を環境とのインタフェースとしてのアンビエントメディアと見立て、環境変化に呼応するように変化する布の表現や、環境に働きかけるように変化を生む布のありかたをプロトタイプを通じ
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Izumi-Lab - 因果チェーン検索
Using pre-trained language models for database queries on unstructured data
Mining Airfare Data to Minimize Ticket Purchase Price(KDD 2013)
Knowledge and Reasoning
NSF Convergence Accelerator | NSF � National Science Foundation
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A³ Lab - Advanced Algorithms and Applications Laboratory
https://jp.techcrunch.com/2021/05/03/2021-04-30-computer-vision-inches-towards-common-sense-with-facebooks-latest-research/
An Analysis of Online Datasets Using Dataset Search (Published, in Part, as a Da
Graph Mining – Google Research
The End of the DB Culture Wars and the New Boom
Simo-Serra Lab. - Publications