AIと公平性（入門編） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに ABEJAのアドベントカレンダーの第・・・何番目だろ・・・？？ ABEJAでは、法務担当者をやっています。 弁護士を10年ほどやっていますが、ふとしたことで機械学習の世界をやってみたくなり、独学で、数学書やPRMLや青本やカステラ本やグッドフェロー先生の本を読んだりして、数学やら機械学習理論やらPythonの勉強をしたり、OJTで学んで、3年ほどRDチームを立ち上げて、機械学習モデルの開発・実装や技術調査に携わっていました。今は、法務関係の仕事がメインです。 今日のテーマはAIと公平性です。 色々テーマはあるのですが、ABEJ
ここ数日、今までの人生でないくらい、日本十進分類法（NDC）に触れてます。（今までも毎日目にはしてましたが） 今、作っているNDCカルタのテストプレイを何十回と繰り返しているうちに、自然とNDCが頭に馴染んできて、やっぱりちゃんと意味が近い言葉は近い番号になっているんだなぁと、当たり前のことを今更ながら深く実感する毎日です。 そんなことを感じるなか、そういえばPythonで言葉の意味の近さを計測できるとどこかに書いてあったことを思い出し、NDCの分類でやってみて近い分類は関係性が強く出たりしたらおもしろそうと思い、例のごとく、ChatGPTに手取り足取り教えてもらいながら、NDCの各分類の単語の意味をネットワーク図にするということをやってもらいました。 ネットワーク図 日本十進分類法のデータは日本図書館協会NDC9（CC BY)を使用させていただいています。 見てみる 星座みたいで綺麗です
AI Index | Stanford HAI
The mission of the AI Index is to provide unbiased, rigorously vetted, and globally sourced data for policymakers, researchers, journalists, executives, and the general public to develop a deeper understanding of the complex field of AI. To achieve this, we track, collate, distill, and visualize data relating to artificial intelligence.
サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データエンジニアの@masaki925 です。 この記事はMLOps Advent Calendar 2020 の19 日目の記事です。 MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 MLOps レベル 0: 手動プロセス MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化 MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介したいと思います。 想定読者は以下のような方です。 これからMLOps を始めようとしている方 既存プロジェクトがあり、ML 等を使ってエンハンスしていきたいと考えている方 異文化協業に興味がある方 ML ワークフロー
ソニーグループが複雑な操作を要する自動車レースゲームで人間の「達人」を破る人工知能（AI）を開発した。瞬時の意思決定や、他のプレーヤーとの巧みな駆け引きをこなす能力をAIが身につけたことを示す。ゲームを通じた人間との対戦はAIの進化を測る指標となってきた。チェスや囲碁での勝利に続き、新たなAIの可能性を開くインパクトをもたらすのか。ソニーは自動運転技術への応用も見据える。「AIの進歩に大きな跳
JSAI2022の発表資料です。 村上聡一朗, 星野翔, 張培楠, "広告文自動生成に関する最近の研究動向", 2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回) (2022.6)
![[JSAI2022] 広告文自動生成に関する最近の研究動向](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4113eeeec9757bc1896c3b7eee01cace342d14c9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8f940c7b1ca54058bda263e3aac2b2b8%2Fslide_0.jpg%3F21732183)
競技プログラミングには概念を知っておかないと解きようがない、いわゆる覚えゲーのような問題が存在します。典型的な例が 10^9+7 といった素数で割った余りを求めろといったもので、普段業務で日常的に素数で割った余りを求めている人でもなければ、割り算がしたければフェルマーの小定理や拡張ユークリッドの互除法を使えば良いと直ぐには思い付けないのではないでしょうか。 最小共通祖先も覚えゲーで必要な概念の一種と言えます。これは読んで字のごとく、与えられた根付き木の下で2頂点に共通する祖先のうち、最も根から遠い頂点を指す概念で、例えば木の2頂点が与えられて、頂点間の経路について何かを求めろといった問題で威力を発揮することが多いです。これを用いて解ける例を挙げるとすると次の問題でしょうか。 https://atcoder.jp/contests/abc014/tasks/abc014_4 最小共通祖先を求
こんにちは データを眺めている森藤です TVer ではたくさんのデータがあって、どこをほっくり返してもなんか有用な知見が出てくるので毎日楽しいです。 現状 さて、現状はまだまだこれからなのですが、レコメンドのアルゴリズムや実装について考えるのも仕事の一つです。 レコメンドといえば、いろいろな手法やベースとなる考え方、タイミングなど様々なものがありますが、そのうちの一つとして、協調フィルタリングというものがあります。 これは端的に言うと、「これを見ている人はこれも見ています」的なやつです。 ただ、協調フィルタリングは実世界において適用が難しく、TVer でも多分にもれずそのまま適用するには課題があります。 大きな課題が「ユーザは限られたコンテンツ(エピソード)しか閲覧しないため、これを見た人はこれも見ています」と適用することが難しい、というものです user_id series_id 1 3
ABEJAでデータサイエンティストをしている小林です。 今回は、もしかしたらいつか業務や機械学習コンペに役立つかもしれない情報、LightGBMで弱教師あり学習を行う方法についてお話します。 コードはこちらで公開しております。 目次 はじめに 弱教師あり学習の例（マルチインスタンス学習） LightGBMで弱教師あり学習がしたい！ PU分類 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 Partial Label Learning 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 マルチインスタンス学習 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 おわりに はじめに 機械学習を行うためには、一般的に、大量の入力データと、それら一つ一つに対応した正確なラベルが必要です。 例えば、犬と猫の画像分類を行う場合には、それぞれの画像一つ一つに犬か猫のラベルがついていてほしいですね。 一方で場合に
今 Q もお疲れさまでした！10X の @metalunk です． 3ヶ月前に 10X の検索を 10x したい というブログを書きました．その記事にあるとおり，1-3月で検索インフラの改善を実施し，検索速度 10x, インフラコスト 80% 削減という成果をあげました．そして，直近の3ヶ月では検索精度の改善に取り組みました．この記事では今 Q にリリースした機能と，それぞれの効果を説明します． 長い記事になったので飛ばし飛ばし読んでください． どんな Q だったか KPI の変化 Zero match rate Conversion rate リリースした機能 検索キーワードサジェスト システム概要 評価 カテゴリフィルタ 並び順の改善 評価 bigram 解説 評価 シノニム辞書を Search time に展開 解説 イベントログからシノニムルールの生成 解説 改善の背景 KPI D
RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定
BERTのレイヤー数削減による多言語キーフレーズ抽出モデルの軽量化・高精度化 - Beatrust techBlog
こんにちは、Beatrust で Machine Learning Lead をしている Tatsuya （白川 達也）です。 以前、下記の記事でキーフレーズ抽出機能のご紹介をしましたが、その後の試行錯誤をした結果、以前に比べて軽量化・高精度化に成功したので、これまでにどのような工夫をしたのかをご紹介しようと思います。 tech.beatrust.com 下記は今回ご紹介する現状のキーフレーズ抽出における知見です。 多言語BERTモデルを使っておくと、キーフレーズ抽出用に fine tune しても結構多言語転移できてしまう。 キーフレーズ抽出において、BERTはフルレイヤーである必要はなく、最初の数層程度で十分。 BERT のAttention Map のみからでもキーフレーズの推定はできるが、BERTの出力をそのまま使ったほうがロバストっぽい。 モデルの最後に Bi-LSTM のような
10年後、世界はSFになると思う｜Futurist（フューチャリスト）コミュニティ・メディア
[toc] 概要 結論：2030年代から世界はSFになる ※本記事の主張は個人的な感覚が多分に含まれておりますので、その前提を理解した上で読み進めていただければ幸いです。 結論から言うと、 高い可能性で2020年代後半(2026年頃)から「指示待ち人間レベル」もしくは猫レベルの人工知能（一般化知能、Generalized Intelligence）が台頭 社会実装が急速に進み、2035年までに社会のあらゆる側面を変革 そこそこの可能性で汎用人工知能や超知能が20年以内に実現 世界はSF（Science Fiction）になる 上記のことが具体的な年代ベースで最新のAI技術の発展から外挿したレポートやオンライン予測サイト、専門家向けアンケート等から、イメージできるのではないかと考えています。 多くの人は2022年現在の世界を、AIとか言っているけどちょっと画像認識/生成できたり、片言で変な雑
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 2013年から2022年に公開された歴代の自然言語処理モデルをGLUEスコアに沿って整理します。 背景 過去に生み出された革新的な技術は、日々、新しいアイデアや技術が公開される現在でも使われています。これまで、自然言語処理界において、ターニングポイントとなったであろう技術を時系列に振り返ろうと思いました。 自然言語処理モデルについて 自然言語処理モデル活用例 一概に自然言語処理モデルと言っても、それが一体何ものなのか理解し難いと思います。 現代社会で自然言語モデルが活用されている事例には以下のようなものがあります。 自動翻訳
深層モデルの高速化
深層モデルの様々な高速化方法を紹介したサーベイスライドです。 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
AWSを活用した機械翻訳のためのGPU並列処理環境の構築
はじめまして、ZOZO研究所福岡の家富です。画像検索システムのインフラ、機械学習まわりを担当しています。 今回は画像検索システムでお世話になっているAnnoyについてじっくり紹介したいと思います。 目次 目次 Annoyについて 近傍探索について Annoyのソースコードを読むときのポイント AnnoyIndexというクラスのインスタンスを作る インストール過程について PythonのC/C++拡張 Annoyの実装 1. add_item 2. build 3. get_nns_by_vector 4. build再考 他に問題となる点について CPU依存部分 ディスクかメモリか まとめ さいごに Annoyについて Annoyは、SpotifyによるPython近傍探索ライブラリです。 github.com 弊社のテックブログでも以前に取り上げています。 techblog.zozo.c
1000台超のPS4で強化学習。ソニーのAI「Sophy」は何がすごいのか…グランツーリスモの未来 | Business Insider Japan
Sophyの開発については、イギリスの科学誌「ネイチャー」2月10日号にも掲載された。出典：natureSophyはゲームのAIをどう変化させるものなのだろうか？ なにより、ソニーはなぜ、グループの力を結集し「ゲームのAI」を作ったのだろうか？ 速いだけでなく「人とライバルになれる」AISophyと対戦した山中智瑛氏。グランツーリスモの世界大会で優勝経験を持つ、eスポーツ・トップドライバーの一人。オンライン会見を筆者キャプチャー「今までAIと戦って『勝ちたい』と思ったことは一度もないんですが、今回は『絶対に抜かれたくない』という気持ちが湧いてきました。良いライバルが生まれた」（山中氏） グランツーリスモを中心に活躍するeスポーツ選手で、「FIAグランツーリスモ・チャンピオンシップ2019」ワールドチャンピオンでもある山中智瑛氏は、プレスイベント内でSophyとのレースを終え、そう感想を述べ
大規模言語モデルを使って広告文を自動生成する
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。MS統括本部の宋です。自然言語処理分野において、GPT-3やChatGPTなどの大規模言語モデルが次々開発され自然な文書が生成できることで話題になっています。私が所属するデータインテリジェンス部では大規模言語モデルを使った広告文の自動生成に取り組んでいます。本記事では広告文自動生成の仕組みと業務で活用できるように工夫した点についてお話しします。 取り組みの背景 検索連動広告（検索したキーワードに連動して表示される広告）を利用している広告主はユーザーが興味を持ってくれる広告文を日々考え、改善しています。私たちのチームは広告効果の改善を目的としたソリューションをData Marketing Solution（DMS）として
本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー2021の8日目の記事です． こんにちは、NTTドコモの橋本(@dcm_hashimotom)です． 業務ではレコメンド関連の技術開発・施策検討を行っており，主にPythonやBigQuery, Apache Sparkを触ってます． SNSなどで投稿したコンテンツの検索性を上げるためには，そのコンテンツへのタグ(またはハッシュタグ)の付与が重要です．Qiitaではタグは5つまで付与することができ，タグを指定した絞り込み検索や，マイページでのプロフィールに使われております．しかし，タグの付与はユーザ手動なものが多く(要出典)，検索性が高いものを選択するためには，ドメイン知識が必要です．なので，タグを付ける際に「このタグがついた投稿では他にこんなタグもついてます」的なレコメンドがあれば有用そうです．また，レコメンドということですが，近年レコメンド
Kaggle Masterが語るMachineLearning - TechLovers #1 https://sony.connpass.com/event/315090/ での登壇資料です。 コンペの流れとtips的な情報を主観強めで紹介しています。
機械学習基盤 Hekatoncheir の取り組み【DeNA TechCon 2021】/techcon2021-12
DeNA には優秀な Kaggler が多く在籍しており、機械学習の課題発見や高精度なモデリングに大きな強みを持っています。一方で機械学習モデルのプロダクション化は Kaggler の開発サイクルと比べて時間がかかりがちです。 そこで、DeNA では Kaggler が自身の得意分野に注力しつつ自…
以下では、この表データは \(X\) という行列にまとめられているとします。上記テーブルに含まれる user_id 数を \(N_U\) , item_id 数を \(N_I\) とするとき、 \(X\) は \( N_U \times N_I\) 行列であり、その第 \(i\) 行は user_id として \(\mathrm{user}[i]\) を持つユーザーに、第 \(j\) 列 は item_id として \(\mathrm{item}[j]\) を持つアイテムに対応するとします。このマッピングのもと、 \(X\) の \(i\) 行 \(j\) 列の要素は、以下の式で与えられます。 $$ X_{ij} = \begin{cases} 1 & (\text{if } \mathrm{user}[i] \text{ and } \mathrm{item}[j] \text{ had
オノマトペ（擬音語）から環境音を合成するニューラルネットワーク（Onoma-to-Wave）をPyTorchで実装した - 備忘録
はじめに 事前準備 ソースコード 実装の概要と動かし方 補助的に作成したモジュールの概要 おまけ：訓練済みモデルのリリース 環境音合成実験 音響イベントによる条件付けなし 音響イベントによる条件付けあり 実装の舞台裏とかTIPS おわりに 参考文献 はじめに 下記の雑誌論文が最近出版された。 Yuki Okamoto, Keisuke Imoto, Shinnosuke Takamichi, Ryosuke Yamanishi, Takahiro Fukumori and Yoichi Yamashita, "Onoma-to-wave: Environmental Sound Synthesis from Onomatopoeic Words", APSIPA Transactions on Signal and Information Processing: Vol. 11: No.
知識ベースの自然言語処理への活用
招待講演: 第22回音声言語シンポジウム兼第7回自然言語処理シンポジウム https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/nl246slp134.html
はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主に広告のClick Through Rate (CTR)予測やReal-Time-Bidding (RTB)の入札最適化を担当しています. 今回はマイクロアドでのCTR予測における確率補正について紹介したいと思います. はじめに CTR予測とは 問題1 学習データが不均衡 問題2 機械学習モデルの出力を確率として扱うのは不適切な場合がある 問題3 学習データの信頼度が高くない CTR予測における確率補正 アンダーサンプリングによって生じたバイアスの除去 Isotonic Regressionによる確率補正 確率補正の効果検証 終わりに CTR予測とは RTBでは下図のように, 広告主とメディア間でリアルタイムにオークションが開催され, オークションに勝利した広告がメディアに表示されます. マイクロアドでは現在オ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。最近、ユーザーの検索体験の向上のために、以下の検索評価に関する本を読んでいました。 情報アクセス評価方法論 作者:酒井 哲也発売日: 2015/05/19メディア: 単行本 そこで今回は検索評価指標の1つであるsDCG (session-based Discounted Cumulative Gain)を使ってエムスリーの検索ログから体験の悪かった検索を抽出してみたのでその方法を紹介します。 現状の検索監視 現状の検索監視の問題 nDCG sDCG 線形横断 最下位クリックにおける検索結果の破棄 クリック＝適合文書 nsDCGを実際の検索ログに使ってみる sDCGを使って感じたこと まとめ We're hiring !!! Reference 現
[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは。エンジニアのいもす (今城 健太郎) です。現在、投資ファンドを作るため金融時系列の予測モデルの研究開発を行っています。その予測モデルについて、PFN の今城健太郎・南賢太郎・伊藤克哉と野村アセットマネジメント株式会社の中川慧氏が共同で執筆した論文が、人工知能分野における世界トップクラスの国際会議である AAAI 2021 に採択されました。 今回採択された論文 Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors では、深層学習を用いたポートフォリオ最適化を、様々な金融時系列の性質を帰納バイアスとして導入することで改善する手法を提案しました。本記事では、深層学習のモデル設計という観点でどのような面白さがあるかに触れつつ、採択論文について簡単に紹介します。 はじめに: 帰納バイ
![[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測 - Preferred Networks Research & Development](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f5c641375ef30b37aca5e7d60b9ebd17be44d897/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F12%2Fblog-fig3.png)
はじめに 最近、実生活で競技プログラミングが役に立ちました。 趣味の一環で長方形のQRコードであるrMQRコードを生成するPythonパッケージを作成しています。その中で「ビット列が最も短くなるようにデータをエンコードする」という処理に動的計画法を用いました。大学時代に競技プログラミングをやっていた身としては「競プロが役に立った！」と嬉しかったので、実例として共有したくてこの記事を書いています。動的計画法のDPテーブルの定義から遷移のしかた、解の復元までを図や実装とともに説明しています。動的計画法自体は説明していません。実装の全体はこちらでご覧いただけます。 この記事に出てくるrMQRコードの仕様に関する記述はISO規格1に基づいています。最適なエンコードを求めるアルゴリズム自体は仕様に含まれるものではなく、オリジナルのものになります。 ※QRコードは(株)デンソーウェーブの登録商標です。
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
この前、アクションミニゲームのゲームメカニクスをタグとして列挙した。 まずはタグの組み合わせから新ゲーム考案というのが現実的かを試してみたい。 試すのは人間とは言ってない。AIにやってもらおう。 ChatGPTに以下のプロンプトを与えて、ゲームデザイナーとして振舞ってもらう。 I want you to act as a game designer. Remember the following tags related to game mechanics. The tags are written in a format of 'Category: Name, "Description"', with one line for each tag. Randomly combine those tags and come up with a new game that contains o
Social Network を活用するには自分の興味にあったアカウントをフォローすることが大事です．そのために重要な役割を果たすのが「おすすめユーザ推薦 (friend recommendation)」です．
継続事前学習による金融ドメイン特化LLMの構築の検証 - Preferred Networks Research & Development
この記事は、金融チームエンジニアの今城(@imos)と金融チームリサーチャーの平野(@_mhirano)による寄稿です。 概要 本稿では、ドメインに特化したLLMの構築の一環として、金融ドメイン特化のLLMの構築の検証を行いました。継続事前学習によるドメイン知識の獲得を模索し、特定のドメイン向けに専用のパラメータ数が多い高性能なLLMを提供を可能にすることを目指します。 実験では、nekomata-14bとPFNで構築した金融に特化したデータセットを用いて、継続事前学習を実施しました。 継続事前学習の結果として、金融ベンチマーク性能が向上することが確認できました。 出力の差としては、Instruction Tuningを施していないため、大きな差は見られないものの、一定の差が見られるケースもありました。 継続事前学習後のモデルは、https://huggingface.co/pfnet/n
【ネットワークの統計解析】第8回 事例紹介「Uber における GNN の活用」 - Sansan Tech Blog
こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 夏の訪れを感じつつある最近ですが，ランニングをはじめました． 形から入ろうと思い，かっちょいいシューズとウェアを揃えたのですが，なんとか1週間は続いており気分が良いです． まだまだ2, 30分走るだけでバテバテになってしまいますが，いずれは健康大魔神になろうと思っています． さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる（統計）解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，グラフラプラシアン・グラフフーリエ変換について簡単におさらいしました． あまり理論やモデルの紹介ばかりが続いても面白くないので，今回の記事ではビジネス応用の事例紹介をしたいと思います． 具体的には，Uber における GNN の適用事例を2つほど取り上げることにしました． 私たちの生活にもすっかり浸透した Uber や UberEat
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? しばらく前にオンライン開催された「OngaACCELシンポジウム2020」にて、吉井和佳先生による自動採譜技術研究の発表がありました。たいへんありがたいことに、あの藤本健さんの記事でピックアップしていただき、なかなか反響があったようです。 音を楽譜にする“耳コピ”はここまで来た。AI自動採譜の最前線 この記事で紹介されている成果のうち、しゃをみんはコード採譜の研究に取り組んでおります。吉井先生の発表の中で、「ミラーニューロン仮説」なる概念が紹介されたあのパートです。 「生成モデル＋推論モデル＝VAE」 でなんかぐるぐるさせるという話をし
人工知能（AI）が半導体設計に革新をもたらし始めた。米グーグルは中核の回路配置工程にかかる時間を従来より100倍早くし、膨らむ開発費の抑制につなげる。カギを握るのは、AI自身が試行錯誤して「職人」を圧倒する技を身につける「強化学習」と呼ぶ技術だ。物流などの分野でも導入が広がりつつあり、生産性の大幅向上が期待される。設計者の労力を何千時間も節約できる可能性がある――。グーグルの研究グループは6月
ML and NLP Research Highlights of 2020 This post summarizes progress in 10 exciting and impactful directions in ML and NLP in 2020. The selection of areas and methods is heavily influenced by my own interests; the selected topics are biased towards representation and transfer learning and towards natural language processing (NLP). I tried to cover the papers that I was aware of but likely missed m
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), 京都大学, 2022年12月22日-23日
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日本十進分類法を意味ネットワーク図にしてみる - やわらか図書館学
ソニー、ゲームで示したAIの実力 次は自動運転も視野 - 日本経済新聞
[JSAI2022] 広告文自動生成に関する最近の研究動向
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SQL で Matrix Factorization を実装しました - TVer Tech Blog
コンペで使える！？LightGBMで実装する３つの弱教師あり学習 - ABEJA Tech Blog
10X の検索を 10x したい パートII - 10X Product Blog
Understanding Deep Learning
歴代の自然言語処理モデルのスコア推移 - Qiita
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近傍探索ライブラリ「Annoy」のコード詳解 - ZOZO TECH BLOG
グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする - Qiita
競技としてのKaggle、役に立つKaggle
iALSによる行列分解の知られざる真の実力
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CTR予測における確率補正について - MicroAd Developers Blog
クエリ修正を考慮した検索評価指標sDCGを使ってユーザーの検索体験を監視をしたい - エムスリーテックブログ
動的計画法の実例: QRコードの最適なエンコードを求める - Qiita
『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
ゲームメカニクスのタグを組み合わせて、新しいゲームをChatGPTに考えてもらおう - ABAの日誌
Bluesky のフォロー推薦モデルを書いた - HackMD
VAEに基づく「AI耳コピ」手法 - Qiita
AIが半導体の「設計者」に Google、回路配置100倍早く - 日本経済新聞
ML and NLP Research Highlights of 2020
機械学習と機械発見：自然科学研究におけるデータ利活用の再考
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