第6回 複数の機械学習とロボットアームの組み合わせで広がるアイデアを体感しよう|Tech Book Zone Manatee
連載第6回では、複数のAPIを組み合わせたデモの例として、筆者の所属するチームで開発した"FindYourCandy"というデモをご紹介します。FindYourCandyは、複数の機械学習とロボットアームを組み合わせたデモです。このデモは、ロボットアーム等のハードウェアを使うことで、オンラインの世界を飛び出し、実世界で機械学習を利用することをイメージしやすいことを目指して開発されました。機械学習部分にはGoogle Cloud Platformの機械学習系サービスを積極的に利用することで、高い精度と開発工数の削減の双方を実現しています。まずはFindYourCandyそのものの説明を行い、どのように機械学習を使ってFindYourCandyの各機能を実現しているか説明します。また、FindYourCandyはGitHub上で公開していますので、最後にそのセットアップ方法について解説します。
Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction
In many real-world scenarios, rewards extrinsic to the agent are extremely sparse, or absent altogether. In such cases, curiosity can serve as an intrinsic reward signal to enable the agent to explore its environment and learn skills that might be useful later in its life. We formulate curiosity as the error in an agent's ability to predict the consequence of its own actions in a visual feature sp
CVPR 2017でのコンピュータビジョン研究の最新動向
コンピュータビジョンとパターン認識の国際会議CVPR 2017に、CyberAgentからアドテク本部AI Lab所属の山口、大田、谷口の3名が聴講参加してきました。CyberAgentアドテク本部ではエンジニア、リサーチ関連職の技術レベルの向上を目的に、学術会議への参加や論文投稿を行なっております。今回の記事では今年のCVPRでの研究の最新動向についてお伝えします。 CVPRについて 研究動向 物体検出 深層学習モデルの解釈 マルチタスク学習 広告応用 クリエイティブ VQA対話モデル おわりに CVPRについて CVPR 2017 公式サイト CVPRはICCV/ECCVとともにコンピュータビジョン研究のトップ会議で、世界中の研究者が毎年一堂に集まり研究討論を行います。学術関係者だけでなく、近年は企業向けにトレードショーのようなEXPOも併催されるようになっています。 CVPR 201
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