『ディープラーニング 学習する機械』は一人称で語られる壮大な物語にして、「AIの過去・現在・未来」の解説書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る (ＫＳ科学一般書) 作者:ヤン・ルカン講談社Amazon 11月に入って勤務先のオフィスが本格的に再開されてから、久しぶりに会社のメールルームを覗きに行ったところ、届いていた（つまりご恵贈いただいていた）のがこちらの一冊です。Deep Learningの三開祖の一人にして2018年度のチューリング賞受賞者の一人でもある、ヤン・ルカン御大その人が著した『ディープラーニング 学習する機械』です。 本書は日本語版が出た直後から絶賛する声が聞こえてきていて、興味はあったのですが気を逸した感が否めなかったので、こうしてご恵贈いただけて有難い限りです。講談社サイエンティフィク様、まことに有難うございます。 ということで、早速ですが簡単にレビューしていこうと思います。 本書の内容 特に個人的に印象に残った点 全てのアルゴリズムに関する記述が
「クジラの言葉を理解するための研究」では一体何が行われているのか？
マッコウクジラは人間の6倍という大きさの脳を有し、複雑な社会構造を持ち、「コーダ」と呼ばれるクリック音を使ったコミュニケーションと社会活動に多くの時間を費やしています。コーダは最短で10秒、長くて30分以上続くといわれていますが、クリック音を通してクジラたちがどのようなやり取りを行っているのかは、まだ謎に包まれています。そこでCetacean Translation Initiative(CETI)というプロジェクトでは、科学者によって「コーダを解読する」試みが行われています。 Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the communication of sperm whales (PDFファイル)https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.08614.pdf Wi
Interpretable Machine Learning
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
Transformerによる時系列データ予測のご紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 発展を続ける「自然言語処理」技術。その中でも幅広く使用される深層学習モデルTransformerは、自然言語処理以外の音楽生成や物体検出などの領域でも適用できます。本ブログでは、 Transformerを時系列データに適用する方法をご紹介します。 こんにちは、AIソリューションサービス部の井出と申します。 この記事では、特に自然言語処理分野で幅広く使用される深層学習モデルTransformerを時系列データへ適用する方法に関してご紹介します。 以前の記事では、Transformerの構造や特徴などについて、自然言語処理分野の機械翻訳を例としてご紹介しております。はじめに、こちらの記事をご一読していただくことで、より本記事でご紹介する内容に対する理解が深まるかと思います。 Transform
マイコンで深層学習も、エッジコンピューティングの未来
機械学習（ML）、さらには深層学習（DL）は、ほんの数年前までハイエンドのハードウェアでしか実行できず、エッジでのトレーニングや推論はゲートウェイ、エッジサーバ、またはデータセンターで実行されると考えられていた。当時、クラウドとエッジの間で計算リソースを分配するという動きが初期段階にあったため、このような考え方は正しいとされていた。しかし、産学の集中的な研究開発によって、このシナリオは劇的に変化した。 いまやMLを実行するのに優れたTOPS性能を実現可能なプロセッサは必要ない。最新のマイコンの中にはMLアクセラレーターを組み込んだものもあり、エッジデバイスでMLを実行できるケースが増えている。 これらのデバイスは、単にMLを実行するのではなく、低コストと低消費電力を実現し、どうしても必要な場合にのみクラウドに接続することが可能だ。つまり、MLアクセラレーター搭載のマイコンは、次のステップと
【マルチモーダル学習】画像中の音の発生源を可視化するAI | Ledge.ai
2018年、韓国科学技術院から音の発生源を推測するAIが提案された。画像上の音の発生場所と考えられる物体をヒートマップとして可視化できるものだ。 説明だけではあまりピンとこないかもしれないので、次の動画を数秒ほどご覧頂きたい。 動画では、馬車に対して強いヒートマップが出ており、音の発生場所を上手く捉えられていることがわかる。 この研究の強みは、教師なし学習が用いられていることだ。アノテーションされていないただの動画データを学習するだけで、音声発生源を推測できることがわかる。 論文名：Learning to Localize Sound Source in Visual Scenes 学会：CVPR2018 作者：Arda Senocak, Tae-Hyun Oh, Junsik Kim, Ming-Hsuan Yang, In So Kweon 所属：KAIST, MIT CSAIL, U
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