Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani Download the book PDF (corrected 7th printing) Statistical Learning MOOC covering the entire ISL book offered by Trevor Hastie and Rob Tibshirani. Start anytime in self-paced mode. This book provides an introduction to statistical learning methods. It is aimed for upper
聴講メモ：機械学習と公平性に関するシンポジウム - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
「機械学習と公平性に関するシンポジウム」に参加してきた。大ホールが半分以上（？）埋まるほどの盛況ぶりで、平日夜の開催だったとはいえ、ここまで関心が高いとは意外だった。メディア関係者も多く来ていたようなので、しっかりとしたレポートはそのうち読めると思う。ここでは、あくまで個人的な印象を、備忘録として残しておく。 企画趣旨、機械学習の公平性とは このシンポジウムは、AI系の三つの研究団体が共同で主催したもの。「機械学習と公平性」について、研究者側からの情報発信と、議論の呼びかけを意図している。直接のきっかけとなったのは、昨年11月ごろ、東京大学に籍を置くAI研究者が自身の差別的発言を「AIの判断」であるかのごとく弁明した事案だという（シンポジウムの冒頭でそのように説明された）。 ここで問題にされている「公平性」とは、厳密ではないかもしれないが、私はひとまず 機械学習を使うことが何らかの差別を生
500円のギフト券でホームレスをだましてGoogleの顔認証改良用3Dデータが収集されていたことが明らかに
by halfpoint Pixel 4の顔認証機能を改良するため、Googleの下請け企業がお金に困窮するホームレスや学生を対象に、ギフトカードと引き替えに顔の3Dスキャンデータを収集するという戦略を取っていたことがわかりました。3Dスキャンはまるで「ゲーム」や「調査」かのように説明されており、主に肌の色が暗い人を対象としたものだったことが明らかにされています。 Google using dubious tactics to target people with ‘darker skin’ in facial recognition project: sources - New York Daily News https://www.nydailynews.com/news/national/ny-google-darker-skin-tones-facial-recognition-p
Google contractors reportedly targeted homeless people for Pixel 4 facial recognition
Tech/GoogleGoogle contractors reportedly targeted homeless people for Pixel 4 facial recognition Google contractors reportedly targeted homeless people for Pixel 4 facial recognition / They need facial scans of people with darker skin By Sean Hollister, a senior editor and founding member of The Verge who covers gadgets, games, and toys. He spent 15 years editing the likes of CNET, Gizmodo, and En
US9406017B2 - System and method for addressing overfitting in a neural network - Google Patents
US9406017B2 - System and method for addressing overfitting in a neural network - Google Patents System and method for addressing overfitting in a neural network Download PDF Info Publication number US9406017B2 US9406017B2 US14/015,768 US201314015768A US9406017B2 US 9406017 B2 US9406017 B2 US 9406017B2 US 201314015768 A US201314015768 A US 201314015768A US 9406017 B2 US9406017 B2 US 9406017B2 Autho
ディープラーニングで気候変動を予測（京大論文の追試） - Qiita
はじめに 2019年4月26日に「Forecasting Climatic Trends Using Neural Networks: An Experimental Study Using Global Historical Data」という論文が発表されました。京大がプレスリリースを出すほどの素晴らしい論文かと思いきや、色々と問題が指摘されていますので、実際に追試をしてみました。 論文： https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2019.00032/full 京大のプレスリリース： http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/2019/190426_1.html この論文で述べられている実験には、以下のような問題があります。 論文に記述されていないことが多く同じ
IBMがユーザーに無断でFlickr上の写真を顔認証技術のために利用しているという指摘
顔認証技術とはカメラとアルゴリズムを用いて人間の顔を識別し、性別・年齢・人種などの情報を判別したり、果ては写真に映っている人を特定する技術です。顔認証技術はまだまだ発展段階にあり、各社が技術レベルを向上させるために様々な試験を重ねている段階です。そんな中、顔認証技術をリードするIBMが、写真の共有を目的としたコミュニティサイト「Flickr」上にある写真を顔認証技術のために利用していると判明。ユーザーは顔認証技術への写真利用に同意していないのでは、と指摘されています。 Facial recognition's 'dirty little secret': Millions of online photos scraped without consent https://www.nbcnews.com/tech/internet/facial-recognition-s-dirty-litt
Papers with Code - Browse the State-of-the-Art in Machine Learning
Browse State-of-the-Art 10,955 benchmarks 4,908 tasks 131,075 papers with code
Vim script で機械学習 - Qiita
この記事は Vim Advent Calendar 2018 の最終日 25 日目の記事です。昨日は rhysd さんの「Vim の構文ハイライトでクリスマスツリー🎄を飾ってメリクリする」でした。今年も Vim Advent Calendar は完走しました。皆さんお疲れさまでした。 はじめに 昨今 Vim script は目覚ましい進化を遂げ、Vim script からタイマーも実行でき、プロセスを起動して非同期に通信できる様にもなりました。以前の様にコマンドを実行して Vim でのテキスト入力を妨げる事も少なくなってきました。 Vim script が扱える数値も既に64bit化されています。現在 pull-request されている blob 型 も入れば、ほぼ他の言語と同等の機能を得たと言えるでしょう。1 しかしながら世の中のプログラミング言語は機械学習へと足を延ばし、大量のデー
Deep Paper Gestalt
Recent years have witnessed a significant increase in the number of paper submissions to computer vision conferences. The sheer volume of paper submissions and the insufficient number of competent reviewers cause a considerable burden for the current peer review system. In this paper, we learn a classifier to predict whether a paper should be accepted or rejected based solely on the visual appeara
ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 - Preferred Networks Research & Development
ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。 公式ページ 公式ドキュメント チュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータのことです。特に深層学習では勾配法によって最適化できない・しないパラメータに相当します。例えば、学習率やバッチサイズ、学習イテレーション数といったようなものがハイパーパラメータとなります。また、ニューラルネットワークの層数やチャンネル数といったようなものもハイパーパラメータです。更に、そのような数値だけでなく、学習に Momentum SGD を用いるかそれとも Adam を用いるか、といったような選択もハイパーパラメータと言えます。 ハイパーパラメータの調整は機械学習ア
Reinforcement Learning and Control as Probabilistic Inference: Tutorial and Review
The framework of reinforcement learning or optimal control provides a mathematical formalization of intelligent decision making that is powerful and broadly applicable. While the general form of the reinforcement learning problem enables effective reasoning about uncertainty, the connection between reinforcement learning and inference in probabilistic models is not immediately obvious. However, su
DeepMind: First major AI patent filings revealed
DeepMind, a leading artificial intelligence (AI) research company, has filed a series of international patent applications, which have now been published for the first time. The applications relate to a number of the fundamental aspects of modern day machine learning, and are therefore of potential significance to anyone operating in the commercial AI sector. Background to DeepMind DeepMind is a L
機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しばらく前にこんな記事が出ていたのをお見かけしました。 明らかにこれは僕が某所（笑）で適当に放言したことがきっかけで巻き起こった議論の一旦なのではないかと思うのですが、個人的にはこちらの@yohei_kikutaさんの仰る通りで大体良いのではないかと考えております。 なのですが、言い出しっぺらしき身としてはもうちょっと何か具体的な話を書いた方が良いのかな？とも思いましたので、常々公言しているように数学が大の苦手な身ながらどの分野のどのレベルの数学が機械学習をやっていく上で必要なのかという点について戯言だらけの駄文を書いてみることにします。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見るちなみに、以下に並べる戯言は深層学習青本から得られた知識を
深層学習による非滑らかな関数の推定
1. The document presents a method for deep learning using variational autoencoders that model the relationship between pairs of data points (x1, x2). 2. It introduces variables to represent latent vectors z and z~ that are used to generate x1 and x2, as well as a subset S of dimensions that relate x1 and x2. 3. The method works by training an encoder qφ(z|x) to approximate a prior p(z) and maximiz
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Apple has blocked Clearview AI’s iPhone app for violating its rules
事前学習言語モデルの動向 / Survey of Pretrained Language Models
https://www.bloomberg.com/amp/news/articles/2018-07-25/inside-google-s-shadow-workforce
シリーズ「人工知能と物理学」｜変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 - 神嶌敏弘｜2019年, 日本物理学会誌第74巻第1号
関数プログラマから見たPythonと機械学習
