画像認識と深層学習
日本ロボット学会 ロボット工学セミナー 第126回 ロボットのための画像処理技術 講演資料 https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s126.html 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては深層学習，その中でも特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNはクラス分類をはじめとして，物体検出やセグメンテーションなど様々なタスクを解くためのベースネットワークとして広く利用されてきている．本講演では，CNNの発展を振り返るとともに，エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等，関連する深層学習技術の解説を行う． 1. クラス分類向けモデルについて 1.1. ILSVRCで振り返る進化の歴史 1.2. その他重要なモデル 1
BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み
こんにちは、Development部門に所属しているSREの佐藤と申します。 Development部門では複数プロダクト共通の基盤構築や、新技術の検証、インフラ整備などを幅広く担当しています。これまでストックマークではCI/CD基盤の構築やAWS上で構築するインフラのコード化、ニュース収集基盤のアーキテクチャの改善や運用負荷軽減から、製品利用状況のデータ分析基盤構築などに取り組んできました。 今日はAstrategyという製品でのMLOpsの取り組みについて話します。 AstrategyについてAstrategyは国内外Webメディアを対象として情報を収集・構造化し、調査・報告業務を包括的にサポートする検索プラットフォームです。 図1: 「言葉のAI」自然言語解析を用いたオープンデータ解析ツール 複数の分析画面を提供しており、目的に応じて異なる観点で市場変化や競合動向を可視化できます。
機械学習のオススメ情報収集術｜べいえりあ
今回は、自分が機械学習に関する最新情報を収集するにあたってどういう情報源を頼っているのかを紹介してみたいと思います。 はじめに今回の記事では、機械学習（主にNLP、あと医療を少々）の「最新情報（＝最新の研究）」の収集術について書きます。個人的に思っているのは、最新の研究情報の収集というのは基礎的なことを理解して初めて意味を成すものだと思っているので、もし基本的な教科書を読んでいないのであれば、まずはMurphy本（機械学習）だったりJurafsky-Martin（NLP）を読むことをオススメします。 ブログ、特に各企業のAIブログなど最近は優秀な研究者の方々がアカデミアから企業に移っていたりするので、企業のAIブログなどをフォローしていると結構な量の情報を集められたりします。 企業のAIブログの良い点は、大抵の場合論文の著者が記事を書いているので内容がとても正確であること。デメリットは一応
現役実務家が紹介するデータビジュアライゼーションのインスピレーション源泉とその事例
本記事は、データ分析/視覚化コンサルティングや講師をしている私が、これまで分析企画アイデアの着想、ビジュライゼーションのグランドデザインのインスピレーションを強く得ているお二方を事例とともに紹介する記事です。 ふだんの仕事で、データをグラフにしたり、何か特定の条件のものを抽したりするのはExcelを使っている方も多いでしょう。そのため、Excelだけで必要十分と考えているかもしれません。しかし、Excelに囚われていると、データから得られる独創的な気づきや、斬新な発想を見逃すことになります。 ここでは、Excelからは決して得られない、データから得られるインスピレーションの事例をご紹介することで、データビジュアライゼーションの世界をご案内します。 データ可視化そのものについて知りたい方はこちらの記事からどうぞ データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 マニュエル・リマ
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データマネジメントなきMLは、破綻する。 #MLCT / 20200528
