DreamBooth
DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation Nataniel Ruiz Yuanzhen Li Varun Jampani Yael Pritch Michael Rubinstein Kfir Aberman Google Research It’s like a photo booth, but once the subject is captured, it can be synthesized wherever your dreams take you… [Paper] (new!) [Dataset] [BibTeX] Abstract Large text-to-image models achieved a remarkable leap in the
最近マラソンマッチが流行ってるみたいなので流行に乗って書いてみます 新卒のペーペーですが複数社でヒューリスティックな最適化系のタスクしてきたので参考程度にはなるかも？ そもそも最適化とは ja.wikipedia.org まぁこれなんですが、簡単に言うと、パソコンとか数学使って賢いことをすることでリソース（お金）を得る（節約する）ことです。 巡回セールスマン問題（TSP）は有名な例で、複数の荷物を届けるときにどの順番で家を訪れれば最も移動距離が短くできるかみたいな問題は、パソコンを使うと人間よりもかなり賢く解けます。 マラソンマッチとは （組合せ）最適化問題が与えられるので、最もいいスコアが出せた人が優勝！っていう競技です。 昔は海外サイトばかりでしたが、最近はAtCoderというサイトでマラソンマッチが割と頻繁に開かれるようになりました。 競技なので勿論問題設定や各種制約が厳密で、終盤に
こんにちは。TSUNADE事業部研究チームリサーチャーの坂田です。 本記事では、Hugging Face 社が開発しているTransformersのPipelinesという仕組みを使って日本語の固有表現抽出を行う方法をご紹介します。 Transformersとは？ 日本語学習済み言語モデル Pipelines Trainer 固有表現抽出とは？ 実際に日本語NERTを試してみる 必要な各種依存ライブラリのインストール 使用するデータ 日本語固有表現抽出データセットでのFine-tuning Pipelinesを使った固有表現抽出 実行例 おわりに 参考 Transformersとは？ TransformersはHuggingFace社が公開しているPython用ライブラリで、BERTを始めとするTransformer系の言語モデルを使用する際のデファクトスタンダードになっています。また、最
2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった１語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの１つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
強化学習100題
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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 Yahoo!不動産のフロントエンド、バックエンドの開発を担当しているアンドン聖司と申します。 Yahoo!不動産では、店舗での対面接客と同等の物件提案が体験できるようなサービスを目指し、AIがアシスタントとなってユーザーの物件探しをお手伝いをしてくれるような機能を提供しています。深層学習やクラスタリングといった技術・手法を用いて、このAIアシスト機能を提供しています。 先日のYahoo! JAPAN Tech Conference 2022の内容をベースに、これらの技術の紹介と、登壇で語りきれなかった内容をご紹介します。 AIアシスト検索とは 従来の不動産サイトでは、ユーザーが条件を設定して絞り込みを行い、物件の検索を行います。（
BigQuery MLでスロット使用量が急増しているプロジェクトやユーザーを異常検知する - yasuhisa's blog
背景 どうやって異常を検知するか BigQuery MLでの異常検知 検知できるモデルの種類 共通設定 データの前準備 モデルの学習 モデルを元にスロット使用量が異常に増加していないか予測する 所感 背景 BigQueryはオンデマンドとフラットレート(定額料金)がある オンデマンドはスキャン量がお金に直結するため、INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_*などを使ってクエリ警察をしている方も多いはず INFORMATION_SCHEMAに代表されるデータ管理に役に立つ現場のノウハウを最近会社のTech Blogに書いたので、そちらも見てね 一方で、フラットレートに関しては定額使いたい放題のプランであるため、オンデマンドよりはクエリ警察をしていない場合もある 見れるなら見たいが、どうしても支出に直結するオンデマンドを優先して見てしまいがち。工数も限られている が、あまりに自由
100fps超え画像生成StreamDiffusionのデモに飽きたら次に進もう。stremオブジェクトで動かすコツ公開｜めぐチャンネル
解説を論文執筆者でプロジェクトの代表でもある「あき先生」が解説してくださっているYuTubeもあります。論文の拾い読みもしていただいており、とても参考になりますので、ぜひご覧ください。（3時間と長いですが飛ばせるような、無駄な部分はありません） デモやサンプルコードも豊富にあるので、機能や性能を知りたい場合はそちらを動かしてください。大変興味深いデモもあります。アプリに組み込む場合もラッパーが準備されているのでそちらを使えば厄介なpipeやstreamオブジェクトの操作は必要ありません。しかし、性能を引きだしなが柔軟にアプリで使用するためには直接pipeやstreamを操作する方がよさそうです。この記事では後者のケースでStreamDiffusionを使用する時のコツについてこれまでにテストした手法を解説します。 環境構築Readmeに記述されているとおりに構築を進めます。デモやexamp
顔のみをアニメ風にして動画配信。動く人の顔を高品質に漫画化するスタイル転送技術「VToonify」【研究紹介】 | レバテックラボ（レバテックLAB）
静止画像ベースのスタイル転送のために設計されたアプローチは数多くあり、その多くはモバイルアプリケーションという形で誰でも簡単にアクセスできるようになった。また深層学習技術の出現により、ポートレートスタイルの自動転送を通じて、実顔画像から高品質のポートレートをレンダリングできるようになった。 この潮流は動画にも派生し、動画内の動くポートレートにもスタイル転送できるようになった。ここ数年、動画コンテンツは急速にソーシャルメディアの主役となり、ポートレートビデオのスタイル転送のようなビデオ編集に対する需要も増加した。 既存のビデオベースのスタイル転送技術の多くは、静止画像ベースのスタイル転送技術（StyleGANなど）を動画に適応したアプローチを採用しているため、固定のフレームサイズ、顔の位置合わせ、顔以外の詳細の欠落、時間的不整合など、出力結果の品質に制限があり、課題として残っている。 本研究
3つの要点 ✔️ Skip-Layer Excitationとself-supervised Discriminatorを提案し、パラメータの大幅削減に成功 ✔️ 少量データでも学習可能 ✔️ 1024×1024の画像もGPU1枚、数時間で学習可能 Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis written by Anonymous (Submitted on 29 Sep 2020) Comments: Accepted at ICLR2021 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Image and Video Processing (eess.IV) Comm 概要 これまでのG
TL;DR 興味があったので Launchable の @yoshiori さん @draftcode さんとカジュアル面談をした テストをはじめとしてソフトウェアエンジニアリングの生産性をデータドリブンで改善していくというのはめちゃ面白そう 自分は現段階では転職意思がないけど、機械学習エンジニアで興味ある人は言ってくれればおつなぎします！ Ubie Discovery に転職して一年半が過ぎた。 日々楽しく働いているのだが、ご時世も相まって外の情報を得ることが少ないのはちょっと残念だなぁと思うことがある。 他の会社の人の話を聞くのは面白いしためになることも多いので、またそういう活動も少しずつやってみようかなと思い始めた。 そんな折に Launchable https://www.launchableinc.com/ で Machine Learning Engineer の positi
目次 はじめに 自己紹介 内容概要 基本設計 TCVのビジネスモデル 施策内容 システム構成 フェーズ１: とりあえずAutoMLを使ってみる フェーズ２: 目的変数を変える フェーズ３: BigQuery MLの導入による検証高速化 フェーズ４: 国別 フェーズ５: 回帰ではなく分類へ フェーズ６とその先へ おわりに はじめに 自己紹介 じげん開発Unitデータ分析基盤チームの伊崎です。 開発Unitは特定の事業部に所属しない全社横断組織です。 その中で、データ分析基盤チームは全社のデータ基盤の整備、データ利活用を担当しています。 私個人としては、大学で純粋数学を学んだ後、前職でエントリーレベルの機械学習エンジニアとして働きました。現職では半分データエンジニア、半分データサイエンティストとして働いています。 プライベートでKaggleに参加し、銅メダルを獲得した経験があります（最近は活動
推薦システムにおけるニューラルネットワークの活用について読んだ論文をゆるくまとめる - Re:ゼロから始めるML生活
ここ数ヶ月くらい、推薦システムにおけるNNの活用というテーマで論文をちょこちょこ読んでいました。 推薦システムにNNを適用・応用するという守備範囲も広いテーマではありますが、せっかく良い機会なので自分用にまとめてみたいと思います。 理解が曖昧なところもあり、マサカリが飛んできそうな気配がプンプンしますが、がんばって書いてみたいと思います。マサカリコワイ... 前提知識 協調フィルタリング Matrix Factorization Factorization Machine ニューラルネットワークの推薦システムへの応用の傾向 Feature EngineeringとしてのNN Wide & deep DeepFM DCN AutoInt DCN V2 系列データとして取り扱うNN prod2vec AttRec BERT4Rec Transformers4Rec 参考文献 読んだ論文をまとめ
特徴量エンジニアリングの道標
門脇大輔 阪田隆司 保坂桂佑 平松雄司 著 Kaggleで勝つデータ分析の技術 2019-10-09 技術評論社 https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10843-4 polarsの練習も兼ねて、データの前処理と特徴量エンジニアリングについて網羅的にメモを残します。 ダミーのデータセットを基に相関のあるデータを作成し、このデータを使って遊んでいきます。 TL;DR 欠損値は平均で埋めるだけにせず、欠損かどうかのカテゴリ変数へ掃き出して、よりよい補完値で埋める。または埋めなくても良い手法で分析する。 スケーリングは標準化だけではなく、順位や分布の裾野を見ながら最適なもの(モデルが扱いやすいもの)を選ぶ。 カテゴリ変数のエンコーディングは、one-hot化やLabel Encodingだけでなく、精度重視ならTarget Encodingなども試す。 列同士
cuGraph でページランクを計算したら爆速だった - Taste of Tech Topics
概要 こんにちは、機械学習エンジニアの古賀です。 最近、人の動きを時系列で解析するためにグラフデータを扱ったのですが、データ量が大きくなると解析に時間がかかってしまい、効率が悪いと感じることがありました。 そんな中、cuGraph という高速にグラフ分析ができるライブラリが あることを知ったので、どれくらい高速なのか、有名なページランクの計算を題材に他のライブラリと速度を比較してみました。 目次は以下です。 概要 グラフとは Python によるグラフデータの分析 cuGraphとは ページランクとは ページランク値の定義 ページランクとグラフ 検証 実行環境 cuGraph ライブラリのインストール ライブラリのインポート データセット 検証内容・結果 1. NetworkX のグラフ、NetworkX のアルゴリズムを用いてページランクを計算 2. NetworkX のグラフ、cuGr
ROC曲線を直感的に理解する
1. この記事について この記事は、機械学習で出てくるROC曲線を、直感的に理解することを目的とするものです。ROC曲線の一般的な定義や説明自体はインターネット上に溢れているので、ここではそれとは少し違った説明をします。 2. ROC曲線とAUC ROC曲線は、機械学習における二値分類タスクのモデル性能の評価に用いられるものです。モデル出力（予測値）が連続的である場合に用います。 ROC曲線は、予測値と真のターゲットの対応から描くことができ、例えば下図のようなイメージです。 ROC曲線が何者かを述べる前に、これをどのように評価に用いるかを簡単に説明します。 ROC曲線の下側の面積 (AUC: Area Under the Curve) は、予測値の大きい順にデータを並べ変えたとき、1が上に固まっている（0が下に固まっている）ほど大きくなるという性質があります。下図の2つのケースを比較すると
音声認識モデルWhisperを投機的デコーディングで高速化する - NTT docomo Business Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、Transformerベースの言語モデルで利用可能な高速化技術である投機的デコーディング(speculative decoding)を用いて、音声認識モデルのWhisperの高速化を検証したのでその結果を紹介します。 投機的デコーディングとは Whisperとは 実験 英語音声 (LibriSpeech) の結果 日本語音声 (Common Voice 17.0 日本語サブセット) の結果 まとめ 投機的デコーディングとは 大規模言語モデル(LLM)をはじめとするTransformerベースの言語モデルは、これまでの単語列から次に現れそうな単語を予測することを繰り返して文章生成を行なっています。 これに対し、元のモデルよりも軽量な言語モデルの出力を下書きとして利用することで、元のモデルの出力を完全に再現しながら文章生成を高速化する
Give Up GitHub: The Time Has Come! by Denver Gingerich and Bradley M. Kuhn on June 30, 2022 Those who forget history often inadvertently repeat it. Some of us recall that twenty-one years ago, the most popular code hosting site, a fully Free and Open Source (FOSS) site called SourceForge, proprietarized all their code — never to make it FOSS again. Major FOSS projects slowly left SourceForge since
Neural networks have been adapted to leverage the structure and properties of graphs. We explore the components needed for building a graph neural network - and motivate the design choices behind them. Hover over a node in the diagram below to see how it accumulates information from nodes around it through the layers of the network. Authors Affiliations Benjamin Sanchez-Lengeling Google Research E
概要 タイトルの通りなのだが、LightGBMをGPUで回すと結果の再現性が得られないことに気づいた。 CPUの場合は乱数seedを42などに固定すれば、同じ条件で何回回しても毎回同じ結果が得られる。 しかし、GPUの場合は乱数seedを固定しても回すたびに結果が変わってしまうのだ。 なぜ再現性がないのか？ この問題はLightGBMの公式のissueでも議論されている。 まず、GPUを使う場合は並列で計算できる部分は並列処理をすることで効率化している。 さらに、並列化した結果を足し算するときに、順番によって微妙に値が変わってしまうということだ。 もちろん数学的には足し算の順番が変わっても結果が変わることなんてないんだけど、コンピュータでfloatなどの値を計算する以上、丸め誤差だったり複数の要因で結果が「ほんのわずかに」違うということが起きうる。 さらに、LightGBMをGPUで回した
Cloud TPUを用いたBERT推論処理基盤の開発
Human-in-the-Loop 機械学習 / Human-in-the-Loop Machine Learning
Adaptive Experimental Design for Efficient Average Treatment Effect Estimation �and Treatment Choice
AI・機械学習の無料電子書籍
AI・機械学習の無料電子書籍 「AI・機械学習の無料電子書籍」は、機械学習／ディープラーニング、統計学／データサイエンスといった、人工知能（AI）関連技術を習得するのに役立つ電子書籍（特に無料のもの）を厳選して紹介するコーナーです。 Excelで学ぶ、やさしいデータ分析（2024/04/24） ＠IT eBookシリーズ第117弾は、連載『やさしいデータ分析』の全編を電子書籍化しました。表計算ソフトで試しながら、基本的なデータ分析を学べます。前提知識は不要で、全ての社会人にお薦め。ここからデータ分析の第一歩を踏み出しましょう！ Excelで学ぶ、やさしい確率分布（2025/08/04） ＠IT eBookシリーズ第143弾は、連載『やさしい確率分布』全編を収録。身近な疑問を題材に、Excelで楽しく体験しながら、確率分布の基本と活用法をやさしく学べます。前提知識は不要。ここからデータ分析を
クックパッドマートの多種多様な商品名から、扱いやすい「食材キーワード」を予測する - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の山口 (@altescy) です．今回は最近開発したクックパッドマートの商品の「食材キーワード」を予測する機械学習モデルを紹介します． 商品の食材キーワード予測とは？ クックパッドマートでは日々様々な食材が多くの販売者から出品されています．出品される商品の情報は販売者によって登録されるため，多様な表記が存在します．「じゃがいも」の商品名を例に挙げると，「ジャガイモ」「じゃが芋」といった表記の揺れや，「メークイン」「インカのめざめ」といった品種名が書かれているもの，「農家直送」や「お徳用」のようなキャッチコピーがついたもの，など様々です．一方で，商品の検索や推薦を行う際にはその商品がいったい何なのかを簡潔に表す情報が欲しくなります． そこで登場するのが「食材キーワード」です．商品名や商品説明とは別に，その商品がどんな食材なのかを表すキーワードを設定しておくことで，商品名の表記揺れ
写真やつぶやき、日記など、故人が残した痕跡を再構築してデジタル故人を作り出す。その需要は現在どれくらいあるのだろうか？ 世界がコロナ禍に見舞われた2020年以降に行われた調査とその分析から、最新の世相を探りたい。 「デジタル故人は受け付けない」と考える人が多数派 デジタル情報と死の関係性を追いかけている関東学院大学の折田明子教授は、2022年1月に調査会社のマクロミルに依頼してオンラインアンケートを実施した。20年以降に近親者を亡くした20歳以上の日本人を対象に、故人が残したデジタルデータやSNS（交流サイト）などをどうしたいかを問う内容だ。有効回答は20代から70代まで1303件。
機械でさえ学習するのに、お前は学習せんのかって言われた
Mistakes in machine learning practice are commonplace, and can result in a loss of confidence in the findings and products of machine learning. This guide outlines common mistakes that occur when using machine learning, and what can be done to avoid them. Whilst it should be accessible to anyone with a basic understanding of machine learning techniques, it focuses on issues that are of particular
GitHub - aws-samples/aws-ml-enablement-workshop: 組織横断的にチームを組成し、機械学習による成長サイクルを実現する計画を立てるワークショップ
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GitHub - lukasmasuch/best-of-ml-python: 🏆 A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly.
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仮にゲーム自動生成AIができたとして、我々はどのような文章で、作って欲しいゲームをAIに伝えるだろう - ABAの日誌
One would hope that in ten years time there's no longer static content because everything is generated on the fly. 画像生成AIであるMidjourneyのファウンダーDavid Holzが、ゲームから静的なアセットは無くなり、AIがオンザフライで作った各種アセットをそのまま利用できるような、巨大AIチップを搭載したゲーム機が10年後にはできるのでは、という話をしている。このようなゲーム機ができれば、ゲーム内のテクスチャやキャラクタは自動的に無限に生成可能になる。 なかなか野心的なビジョンだが、それでもゲームそれ自身が無限に生成可能になる、とまではいかないのかなあ。キャラクタ、エフェクト、サウンド、レベルデザイン、ストーリーなどに加えて、ゲームルールそれ自身まで自動生成可能にな
この記事は確率的プログラミング言語 Advent Calendar 2023の12/8の記事です。 概要 『Pythonではじめる数理最適化』はいい本ですよね。親しみやすい実例、分かりやすい数式、きれいなPythonコードと三拍子そろっています (今年のアドカレで改訂版が近いうちに出ることを知りました)。 7章「商品推薦のための興味のスコアリング」では、「何日前に直近の閲覧があったか」と「閲覧回数」の二つの軸で興味のスコアを考えます。興味のスコアが単調減少であるという制約のもと、再閲覧の割合と推定値の二乗誤差を最小化するという凸二次計画問題として解いています。この記事ではStanで解くとこんな感じですというのを示します。メリットとしてベイズ信頼区間も推定されます。 データ 公式のリポジトリの7章のipynbファイルを途中まで実行して得られるデータフレームrf_dfを使用します。他の人の扱い
TMIK（東京都渋谷区）は8月1日、楽曲生成サービス「FIMMIGRM」（フィミグラム）の提供を始めた。オリジナル曲をAIで無限に生成できるとうたう。利用料は、5曲ダウンロードできる「STARTER」プランが月額500円、20曲の「STANDARD」が月額850円、60曲の「CREATOR」が月額1650円。ビジネスプランも用意する。3曲までなら無料でダウンロード可能だ。
NLP若手の会 (YANS) 第17回シンポジウム （2022年8月29日）のチュートリアル講演資料です。 雑談などのスライドは省いてあります。
Decision transoformer (2021)は、自然言語モデルGPTにおける次トークン予測の枠組みでオフライン強化学習タスクを解けることを示し新たなパラダイムをもたらしました。最近ではDeepMindの超汎用エージェントGATOなどもDecision Transformerベースのアーキテクチャを採用しており、その重要性が増しています。 Decision Transformer とは オフライン強化学習の新たなパラダイム 言語を生成するように行動を生成する 自然言語風アプローチのメリット 条件付き生成：Reward conditioned Sequence modelingの系譜 Multi-Game Decision Transoformer（NeurIPS 2022） Uni[Mask]（NeurIPS 2022）： MaskedLMの導入 GATO（2022）：超汎用エー
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 日本語 English 1. はじめに いつも左中間を狙うようなプチニッチなふざけた記事ばかりを量産しています。 この記事の手順を実施すると、 最終的に PyTorch製 高精度Semantic Segmentation の U^2-Net を TensorFlow Lite へ変換することができます。 下図のような感じです。 TensorFlow めちゃくちゃ扱いにくいです。 日々公開される最新のとても面白いモデルは軒並みPyTorch実装ですし、なんでTensorFlowで実装してくれないんだ！！ と、常日頃思っています。 論文のベ
競馬AI記事超要約集 (随時更新)
はじめに はじめまして。 goto yutaです。 (twitter: @goto_yuta_) 最近競馬AIを始め、ちょっとずつ上手く行き始めているので備忘録も兼ねてzennを始めました。 競馬ではオッズ(金)が絡み、知見が共有されにくい風潮があります。 しかし、個人的にはもう少し知見が貯まって欲しいと思ってるので、自分の学習も兼ねて知見を共有して行こうと思います。 最近では競馬AIの基盤も整ってきており参入障壁は無くなってきていると感じます。 理由としては以下のようなことが挙げられます。 面倒なデータの整備については、scrapingソースコードが公開されている YouTubeとかでも知見の共有が行われているので、手を動かすのがしんどくても良い 本記事で触れること 今回は競馬AIを作るにあたって私が読んで有益と感じた記事をほぼ一言でまとめていこうと思います。 以下のような記事が多めです
機械学習基盤をGKE Autopilotに移行してコストを削減した - LIVESENSE ENGINEER BLOG
リブセンスで機械学習基盤の開発・運用をしている赤坂（yyyyskkk）です。 我々のチームでは今年の７月ごろにGKE Standard（以下Standardクラスタ）上に構築していた機械学習基盤をGKE Autopilot（以下Autopilotクラスタ）に移行しました。GKE Autopilotとはノードやポッドを自動で管理してくれるクラスタです（詳しくはGoogleのブログをご覧ください）。この記事ではなぜAutopilotクラスタに移行したのか、移行する上でどんな作業が必要だったかという話を書きます。 なぜAutopilotクラスタに移行したのか 高額なノードが複数立ち上がる問題 system podが原因？ StandardクラスタとAutopilotクラスタの違い 検証 移行に必要だった作業 Argo WorkflowsのExecutorを変更した メモリ不足が発生したためres
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
Twitter: ottamm_190 追記 2022/4/24 speakerdeck版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-uncertainty-in-deep-neural-networks コンパクト版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-niokerubu-que-shi-xing-ru-men
Shinichi Takaŷanagi on Twitter: "”仕事ではじめる機械学習”的な内容の論文。「運用が難しいモデルはやめとけ」や「MLモデルにもテストをちゃんと書け」など大学での教育では見落としがちな内容を示唆している Return on Investment in Machine… https://t.co/RWPhVwYQEP"
”仕事ではじめる機械学習”的な内容の論文。「運用が難しいモデルはやめとけ」や「MLモデルにもテストをちゃんと書け」など大学での教育では見落としがちな内容を示唆している Return on Investment in Machine… https://t.co/RWPhVwYQEP
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業務の最適化とマラソンマッチの違い - gasin’s blog
TransformersのPipelinesで日本語固有表現抽出 - Retrieva TECH BLOG
「論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかった」のは AI だけだろうか - 木曜不足
「新しいおうち探し」のためのAIアシスト検索 〜 Yahoo!不動産の技術紹介
GPU1枚、1日未満で学習！超高速学習GAN、「Lightweight GAN」
ソニーAI、トップドライバーを凌駕するAI「グランツーリスモ・ソフィー」
Launchable の人とカジュアル面談した
BigQuery MLで商品一覧画面の並び順を改善して売上を40%上げた話 - OVERS
Give Up GitHub: The Time Has Come!
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
LightGBMをGPUで回すと結果の再現性が得られない - Qiita
Cloud TPUを用いたBERT推論処理基盤の開発
「故人のAIとチャットしたい」と考える遺族 その需要と課題
機械でさえ学習するのに、お前は学習せんのかって言われた
How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers
『Pythonではじめる数理最適化』の7章「商品推薦のための興味のスコアリング」をStanで解く
オリジナル曲をAIで無限生成できる楽曲サービス登場 ヒットソングの“ツボ”を学習
【YANS2022 チュートリアル】学術情報検索と推薦
オフライン強化学習② Decision Transformerの系譜 - どこから見てもメンダコ
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