こんにちは,株式会社Ridge-iの@obaradsです.本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します.また,本記事は@machinery81にレビューしていただきました. TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制限されている状況下におけるモデルの性能向上 点群間の対応を見つけるための表現学習 表現学習方法について 再構築タスクによる学習 Contrastive Learning 点群の表現学習に関する文献紹介 点群処理への深層学習の適用以前の特徴量の算出 ~2017年:PointNetが提案される以前の表現学習手法 2017~2019年:PointNetが提案されて以降の生成モデルを用いた表現学習手法 2019~2020年:自己教師あり学習を利用した表現学習手法 2020年~:シーン点群に着目した表現学習手法 まとめと今後の傾
深層学習モデルの学習は、学習データの一部を抽出・勾配を計算するミニバッチ学習によって行われることが一般的です。勾配のばらつきを抑えるためには、ある程度のバッチサイズを保持する必要があります。一方で、バッチサイズの上限は利用するマシン(GPUやTPU)のメモリによって制約を受けるため、大規模なモデルや高解像度画像などを用いる際には、バッチサイズを小さくせざるを得ない場合があります。 これに対して複数のGPUや計算ノードを利用できる場合には、並列化によって単一GPUの時よりも大規模な学習を行うことができます。複数の計算機を用いた並列学習(分散学習)には大きく分けてデータ並列とモデル並列が存在しており、合わせて利用することもできます。 データ並列(Data Parallel):ミニバッチを複数の計算機に分散する方法 モデル並列(Model Parallel):一つのモデルを複数の計算機に分散する
Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps)Gain an overview of the machine learning operations (MLOps) life cycle, processes, and capabilities. Understand concrete details about running a continuous training pipeline, deploying a model, and monitoring predictive performance of ML models. The MLOps life cycle and important processes and capabilities for successful ML-based systemsOrc
米Googleは5月18日(現地時間)、2年ぶりとなる年次開発者会議「Google I/O」をオンラインで開催した。基調講演で発表されたことを時系列で簡単にまとめる。なお、開発者向け基調講演は別途行われており、「Flutter」や「ARCore」などについては基調講演では触れられていない。 最初に登場したスンダー・ピチャイCEOは、パンデミックでGoogleにできることに注力してきたとし、Google検索でのワクチン接種サイトの紹介など、正確な情報の提供に取り組んできたと語った。 Google Workspaceの「smart canvas」 コロナ禍でリモートワークが増えた企業向けに、ビジネス向けグループウェアサービス「Google Workspace」(旧G Suite)の新機能が紹介された。 「smart canvas」は、Workspaceでドキュメント、スプレッドシート、スライド
Googleが開発する機械学習に特化した専用プロセッサ「Tensor Processing Unit(TPU)」の第4世代モデル「TPU v4」が、2021年5月18日の開発者カンファレンス「Google I/O 2021」で発表されました。新たなプロセッサはすでにGoogleのデータセンターに導入されており、2021年後半にはGoogleクラウドのユーザーが利用可能になるとのことです。 Google unveils 4th generation Tensor Processing Unit - 9to5Google https://9to5google.com/2021/05/18/google-unveils-4th-generation-tensor-processing-unit/ Google details new AI accelerator chips | VentureB
Googleが2021年5月18日から20日にかけて開催しているオンラインイベント・Google I/O 2021で、新しい量子コンピューター研究拠点「Quantum AI campus」を発表しました。アメリカのカリフォルニア州サンタバーバラに設置されるQuantum AI campusには、初の量子データセンターや量子コンピューターの研究所、独自開発した量子チップの製造施設が併設されており、今後の量子コンピューター研究の中心になると位置づけられています。 Discover the Quantum AI campus | Google Quantum AI https://quantumai.google/learn/lab Unveiling our new Quantum AI campus https://blog.google/technology/ai/unveiling-ou
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが新たに大規模な量子コンピューティング研究センターを開設したことを明らかにした。カリフォルニア州サンタバーバラにあり、数百人のスタッフを雇用する予定だ。このキャンパスには、Googleの最初の量子データセンター、量子ハードウェア研究ラボ、量子プロセッサーチップファブリケーション施設がある。すでに一部の研究者やエンジニアが働いているという。 同社は米国時間5月18日、毎年開催されている開発者向けカンファレンス「Google I/O」で、「Quantum AIキャンパス」の運用が始まっていることを明らかにした。この施設は、独自の量子コンピューターの製造に大きな役割を果たすことになると述べた。 Google Researchおよび
ぼくは医学統計学と疫学が専門です。これらのデータ解析には主にRを使います。 かれこれ15年ほどRを使ってきました。当時、Rに関するまとまった情報は『The R Tips』しかありませんでした。時は流れ、今はたくさんR本やサイトがあります。しかし、たくさんありすぎて何を見れば良いのか迷いますよね? そこで、ぼくの経験に基づき、おすすめする有益なR本・サイトをまとめてみました! RとRStudioの環境構築 矢内先生の「RとRStudioのインストール方法の解説」サイト 基礎(網羅的) Rではじめるデータサイエンス RユーザーのためのRStudio実践入門 The R Tips Rクックブック 宋先生の「Rプログラミング入門の入門」サイト データハンドリング特化 宋先生の「dplyr入門 (dplyr 1.0.0対応)」Webページ 宋先生の「tidyr入門」Webページ 可視化特化 Rグラフ
過去を消せるPhotos、星になるAI、ドープな新色、ホログラム会議。Google I/O 2021発表まとめ #GoogleIO2021.05.19 08:2014,728 satomi 今年は風薫るマウンテンビュー本社から野外LIVE! 火曜キックオフになったGoogle I/O 2021デベロッパーカンファレンス。去年はCOVID-19の影響でネット配信だったけど、やっとワクチン接種済みなら集まれるようになって、スンダー・ピチャイCEOも久々にマスクレスで笑顔で登壇です! 基調講演ではまずブラジル、祖国インドのコロナ禍に言及し、全力支援を誓いました。さらに日本の学校でChromebookが広まってることに言及したほか、随所に富士山や東京駅のデモもあって、かなり日本オシでしたよね。 フラグシップOSのAndroidは利用が世界30億台を突破して、スマホ、タブレ、スマウォからTVや冷蔵庫
米Googleは5月18日(現地時間)、オンラインイベント「Google I/O 2021」の基調講演で、2枚の人物写真などから機械学習で短いアニメーションを自動生成する新機能「Cinematic moments」をGoogle フォトに追加すると発表した。 写真を撮るとき、多くの人が大切な瞬間を逃さぬよう、同じ場面で複数枚の写真を撮影することにGoogleは着目。この機能では、同じ場面で撮られた2枚の写真の間を機械学習で補い、フレームを作ることで滑らかな動画を作成できるという。 AndroidやiOS端末で撮影した写真の他、フォトアルバムからスキャンした写真などにも対応。ただし、ユーザーが任意の2枚を指定できるわけではなく、Google フォト側が自動的に写真を認識し作成する。作成した動画は最近のハイライトとして表示する。 2019年に同社が発表した、1枚の写真から映画のようなワンシーン
Introduction This beginner's guide is an introduction to AutoML. To understand key differences between AutoML and custom training see Choosing a training method. Imagine: You're a coach on a soccer team. You're in the marketing department for a digital retailer. You're working on an architectural project that is identifying types of buildings. Your business has a contact form on its website. The w
Googleがオンラインイベント「Google I/O 2021」の中で、AIの開発や運用を容易に行えるようにする機械学習プラットフォームの「Vertex AI」を発表しました。 Vertex Ai | Vertex AI | Google Cloud https://cloud.google.com/vertex-ai Google Cloud launches Vertex AI, unified platform for MLOps | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops Googleによると、Vertex AIを利用すると競合に比べて80%近
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