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こんにちは。R&Dチームの河野です。主な担当業務は機械学習モデルの開発です。 タイから日本に留学し、卒業後日本企業に就職していました。データ分析・機械学習の業務経験が3年程度で、R&Dチーム唯一の女性かつ外国人のメンバーです。 直近の仕事はディープラーニングによるクラス分類モデルの開発を担当しており、今回はモデル精度評価によく使われる評価指標について初心者向け説明させて頂きたいと思います。機械学習モデルの精度改善には課題に適切な評価指標の選択がすごく重要のため、各評価指標の理解が必要になります。分類モデル開発に興味を持っている方・挑戦してみたい方にご参考になれば幸いです。 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 混合行列 評価指標 正解率(Accuracy) 適合率(Precision) 再現率(Recall) F値(F1-score) しきい値とprecision-recallのトレ
Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps)Gain an overview of the machine learning operations (MLOps) life cycle, processes, and capabilities. Understand concrete details about running a continuous training pipeline, deploying a model, and monitoring predictive performance of ML models. The MLOps life cycle and important processes and capabilities for successful ML-based systemsOrc
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
Flashlight is a fast, flexible machine learning library written entirely in C++ from the Facebook AI Research and the creators of Torch, TensorFlow, Eigen and Deep Speech. Its core features include: Total internal modifiability including internal APIs for tensor computation. A small footprint, with the core clocking in at under 10 MB and 20k lines of C++. High-performance defaults featuring just-i
その他層の数も探索空間に入れています。ここで拡張率とは、MBConvの最初のConvでチャネル数を何倍にするかの係数のことで、こちらでより詳しく解説しています。 探索は精度$A$、ステップごとの学習時間$S$、パラメータサイズ$P$を用いて、$A\cdot S^w\cdot P^v$を最大化するように行われます。ここで$w=-0.07, v=-0.05$であり、これらの値は実験的に決定されています。 1.3.2 EfficientNetV2のアーキテクチャ 下表がEfficientNetV2のSサイズのモデルになります。 画像: "EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training", Tan, M., Le, Q., (2021) 比較のためにEfficientNet-B0(i.e. V1)のアーキテクチャも下に載せます。 画像: "Ef
対象読者 こんな人に向いてます Transformerを知らない人 私も全く知らずに調べました!なんにもわからない人の目線で書きます! 想定される疑問を載せてます! 多層パーセプトロンは知っているけど、それ以降出てきたいろんな用語についていけなくなった人 いつも知らない言葉を含んだ図ばかりで結局詳細がよくわからないって思っている人 図に式も載せて式を見ればやっていることがわかるようにしました! 結局解説サイトを読んでもどう動くかわからない人 実際に軽いデータでTransformerを動かしてみたい人 軽く動かせるNotebookを用意してます! ミスがあればご指摘くださると幸いです。 自然言語処理で大活躍している手法。 機械翻訳 テキスト要約 文章生成 文書カテゴリの分類 最近では、画像データやテーブルデータ(時系列データ)でも活躍しているようだ。 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「
memo.sugyan.com の記事の続き(?)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
以前に以下のツイートをしました。 この論文の凄さは、「DNNは学習していない」ということ。学習済モデルを全面的に信用している。それでAUC95.80%は驚愕。 凄まじく早い(学習)ので、エッジなんかで威力を発揮しそう。 (続く) https://t.co/1u6BUQsJnt — shinmura0 @ 2/27参加者募集中 (@shinmura0) September 14, 2020 個人的に、この論文は画像分野において異常検知の決定版と認識しています。 ただ、弱点を挙げるとすれば「可視化手法がない」ということです。 本稿では、この手法で異常検知しつつ、異常部分を可視化する方法を模索します。 ※コードはこちら 先に結論 本稿のターゲットは、「高精度に異常検知しつつ(detection)」、「低速+ある程度の 可視化(segmentation)」です。本稿の内容が適合していない場合、お好
ー目次ー 第一講: 活性化関数 (PDF全編) Step関数 ReLU関数 Softmax関数 Sigmoid関数 Tanh関数 第二講: 条件付き対数尤度と平均二乗誤差(PDF全編) 最小二乗法,平均二乗誤差 最尤法,条件付き確率,条件付き尤度,最尤推定量 条件付き対数尤度,対数 最尤法(GT版 主に対数) 最尤法(GT版 主に微分) 最尤法(母集団) 最尤法(母平均と母分散) 最尤法(最小二乗法との関係) 第三講: 確率分布(PDF全編) Bernoulli 分布 Gauss分布 正規分布(GT版) 二項分布1(GT版) 二項分布2(GT版) 二項分布3(GT版) 第四講: 損失関数 ~E資格元ネタ(Deep Learning” (2016) の6.2.1 節)の数式を予習 (PDF全編) 機械学習における損失関数とは?,カルバック・ライブラー情報量と交差エントロピー,損失関数としての
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