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MLJAR - Outstanding Data Science Tools
Data Science Tools MercuryTurn your Python Notebook into a Web App with the open-source Mercury framework. Share your results with non-technical users. Mercury allows you to add interactive widgets in Python notebooks, so you can share notebooks as web applications. Forget about rewriting notebooks to web frameworks just to share your results. Mercury offers a set of widgets with simple re-executi
世界四連覇AIエンジニアがゼロから教えるゲーム木探索入門 - Qiita
はじめに 書籍化 本記事を元に ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門～木探索とメタヒューリスティクス という書籍を出版することになりました！ 本記事を読んで気になっていただけたらご購入をご検討いただけるとうれしいです！ この記事で得られる技術 ゲームルールに適した探索アルゴリズムを選択する ゲーム木探索をするのに適したクラス設計 主要なゲーム木探索アルゴリズムの実装 この記事の特徴 汎用アルゴリズムの実装例による他ゲームへの応用力と、実際に動作可能なサンプルコードによる具体的実装イメージの両視点でわかりやすくした（片方しか記載のない記事が多い） サンプルコード付き日本語記事がほぼないDUCTを解説している サンプルコードは印のついたメソッドを実装したクラスさえ書けば、アルゴリズム部分を変更せずそのまま他のゲームで動作可能になっている この記事で扱わない関連技術 探索の高速化 多様性の確保
【論文5分まとめ】A ConvNet for the 2020s
この記事は、論文の内容を5分くらいで読めるようにまとめた記事です。そのため、前提となる知識や関連研究に関する説明は大幅に省略しています。 基本的には筆者の備忘録ですが、面白そうと思ったら是非ご自身でも読んでみてください。 概要 Vision Transformer以降、Visionの世界の中心はConvNetからTransformerへと移りつつある。しかし、ConvNetの設計空間は後発のTransformerのようには十分に「近代化」されておらず、古い慣習が残ったままであることも確かである。 本研究では、ConvNetの設計空間を再検討したConvNeXtを提案している。ConvNeXtは標準的なConvNetモジュールから構成され、標準的なConvNetのシンプルさと効率性を維持しながら、精度や拡張性において最先端のTransformer系手法と遜色なく、87.8%のImageNet
Predictions and hopes for Geometric & Graph ML in 2022
Image: ShutterstockThis post was co-authored with Petar Veličković. See also my last year’s prediction, Michael Galkin’s excellent post on the current state of affairs in Graph ML, a deeper dive into subgraph GNNs, techniques inspired by PDEs and differential geometry and algebraic topology, and how the concepts of symmetry and invariance form the picture of modern deep learning. Summing up impres
GitHub - alexlenail/NN-SVG: Publication-ready NN-architecture schematics.
| Docs | Contributing Illustrations of Neural Network architectures are often time-consuming to produce, and machine learning researchers all too often find themselves constructing these diagrams from scratch by hand. NN-SVG is a tool for creating Neural Network (NN) architecture drawings parametrically rather than manually. It also provides the ability to export those drawings to Scalable Vector
ML and NLP Research Highlights of 2021
Credit for the title image: Liu et al. (2021) 2021 saw many exciting advances in machine learning (ML) and natural language processing (NLP). In this post, I will cover the papers and research areas that I found most inspiring. I tried to cover the papers that I was aware of but likely missed many relevant ones. Feel free to highlight them as well as ones that you found inspiring in the comments.
2021年の深層学習ハイライト（応用事例編） - Qiita
はじめに この記事は前回の研究論文編の続編です．今回は，2021年のおもしろかった深層学習応用事例を紹介します． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． 事例4選 紹介するのはこちらの4事例です！ AlphaFold2 GitHub Copilot Airfriend Google Meetの背景効果 AlphaFold2 タンパク質の機能はその構造に依存するため，タンパク質の構造は生物の内部で何が起きているのかを理解するための鍵の一つです．しかし，タンパク質の構造を実験によって解析するには膨大な時間と費用がかかります．また，アミノ酸配列から構造を正確に予測することは不可能でした（タンパク質の折りたたみ問題）——AlphaFold(2）[1]が登場するまでは． 私は構造生物学に詳しくないので，AlphaF
2021年の深層学習ハイライト（研究論文編） - Qiita
はじめに 2019年，2020年に引き続き，1年を振り返って最もおもしろかった深層学習の論文を選んで紹介したいと思います．最近，目を通す論文の数が減ってしまったので，今回は取り上げるのを8本とし，別記事として「応用事例編」を書くことにします． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文8選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2021年に公開された論文」と「2021年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．他におもしろい論文があれば，コメントで教えていただけると嬉しいです1． 紹介するのはこちらの8本です！ Exploring Simple Sia
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GitHub - mljar/mercury: Convert Jupyter Notebooks to Web Apps
Mercury — Convert Jupyter Notebook to a web app by adding YAML header
熟練検査員の分析技術をAIで標準化 検査速度を従来の約6倍に | Ledge.ai
AIの医療分野での活用には、まだ課題が山積している：新型コロナウイルス対策の利用事例から明らかに
NN SVG
Introducing text and code embeddings
Wav2vec