Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
”仕事で始める機械学習”の要点をまとめてみたらとても良い入門書だった
最近、販売された仕事で始める機械学習を買ったので、購入を考えられている方や機械学習を始めたいと思っている方に読んで、参考になればと思います。 この記事の目的と全体の流れただ読むのと、アウトプット（ブログに書く）前提で読むのとはインプットの質が違うということがわかったので、ブログに書きながら理解していく形を取ります。 全体の流れとしては、章の要約。あぁこの内容知ってるなって人は買わずに済むし、わからないこと多いという人は購入を検討して頂ければ。（出版関係者でもなければ、アフィリエイトなどの営利目的でもなく、いち消費者としての個人的意見になります。 ご了承ください。） 結論から言うと（書評）いままでのオライリーのデータサイエンス本だと英語から翻訳したのでわかりにくい日本語が非常にうっとうしいのですが、 この本は、日本の方が書かれており、日本語スムーズに理解できます。 また、非常に論理立てられて
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