Language Interpretability Tool (LIT) の紹介 - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
概要 Google Researchが、言語解釈ツール Language Interpretability Tool (LIT) を紹介する論文を出しました。NLPモデルが期待どおりに動作しない場合に、何が問題かを解明するために役立つツールだと記載されていて、便利そうだと思い試しに動かしてみたので、LITの簡単な紹介を記載します。 [2008.05122] The Language Interpretability Tool: Extensible, Interactive Visualizations and Analysis for NLP Models 概要 LITとは インストール LITの起動 インスタンスの起動 quickstart_sst_demo pretrained_lm_demo インスタンス起動用のスクリプト作成 Datasetクラス Modelクラス 公式ドキュメン
グーグル、どんな会話もできる「最高」のチャットボットを発表
グーグルはニューラル・ネットワークを利用したチャットボット「ミーナ（Meena）」を発表した。同社は、ミーナが他の既存のチャットボットよりも優れていると主張している。 ミーナは、ソーシャルメディア上の341ギガバイトもの膨大な会話データを使って訓練された。オープンAI（OpenAI）の言語モデル「GPT-2」が訓練に使ったデータの8.5倍に相当する。ミーナは、ほぼどんなことでも話すことができ、（悪い）冗談さえ考え出せるとグーグルは説明する。 幅広い話題を含む取り留めのない会話は難しく、ほとんどのチャットボットは会話についていけない。ある時点で多くのチャットボットは意味をなさない言葉を発したり、実世界についての基本的な知識が無いことをさらけ出したりする。このような間違いを犯さないチャットボットがあれば、人工知能（AI）はより人間らしく感じられるようになり、ビデオゲームの登場人物もより生き生き
Regular Expression Matching with a Trigram Index or How Google Code Search Worked
Regular Expression Matching with a Trigram Index or How Google Code Search Worked Russ Cox rsc@swtch.com January 2012 Introduction In the summer of 2006, I was lucky enough to be an intern at Google. At the time, Google had an internal tool called gsearch that acted as if it ran grep over all the files in the Google source tree and printed the results. Of course, that implementation would be fairl
- proton_yokoのブログ
Google, Women Techmakers Scholarship！ [報告] GoogleのWomen Techmakers Scholarship 2018をいただきました！ Google, Women Techmakers Scholarship！ WTM Scholarshipってなぁに？ WTM WTM Scholarship 選考の資格や流れについて 応募資格 準備するもの Resume Current transcript Short answer responses interview 内容 感想 お返事まち! ちなみに APAC Women Techmakers Scholarship Retreatについて Day 0 Day 1 Breakfast @ Google Cafe Shiok Bias Busting Kickstart Puzzle Lab GWE
ZENRINを廃した新Google Mapsは自動運転とは基本的に関係がない - Code for History
2019年3月21日、突然姿を見せた日本でZENRINを廃した新Google Mapsは、一部で見られた地図の劣化とあわせ、驚きをもって受け止められました。 www.itmedia.co.jp それと同時に、今回の新Google Mapsの変化が大きく道路形状などに現れたことを受けて、 今回の新Google MapsでZENRINを切った理由は、建物重視のZENRIN地図から、自動運転を見据えた道路中心地図への転換を意図したものだ という意見が多く散見され、また高い評価を受けたりしているのを見ました。 一例を挙げるならば、（このツイートの投稿者さんには指摘をして理解いただき、意見交換などもできたので決して晒す意図ではないのですが）以下のツイートなどです。 Googleマップがゼンリンを切ったのは大正解です。今まで日本の地図は建物が中心に描かれていましたが、グーグルは道路を中心に描き換えまし
Machine Learning | Google for Developers
A new and improved version of Machine Learning Crash Course is coming in August 2024. Stay tuned!
グーグルが検索アルゴリズムを変更、不適切コンテンツを下位に
偽ニュースがインターネット上に蔓延している状況を受けて、Googleは、偽情報の検索や拡散をしにくくしたいと考えている。 Googleは米国時間4月25日、「より品質の高いコンテンツをウェブから拾い上げる」ために同社の検索エンジンの動作方法を変更すると発表した。同社の検索結果の約0.25％が「不快または明らかに誤解を招くコンテンツ」で、この状況を改善するために、検索結果のランク付け方法を変更するとともに、報告ツールをユーザーに提供することに着手するという。 Googleは、検索品質評価ガイドラインを更新してからのこの1カ月間、テスターらの協力を得て、偽ニュース、不快な検索結果、偽の陰謀説といった品質の低いコンテンツを排除した。同社は、評価者からのデータを収集済みで、それをランク付けアルゴリズムに適用することにより、偽ニュースが検索結果の中で下位に表示されるようにする。 Googleによると
Google「DeepMind」の人工知能は赤ん坊のように「触って覚える・判別する」能力を学習したとの発表
By Warren R.M. Stuart 目の前にある物体の重さや壊れやすさなどの性質を知るためには、人間であればまず「触ってみる」「つかんでみる」という行動を経てどのようなものかを把握するもので、特に好奇心の強い子どもだと「口に入れてみる」といった行動を取ることもあります。そんな、人間のような「触ってみる」という行動を通じて目の前の物体の特徴を把握することにGoogle DeepMindの人工知能(AI)が成功したことが発表されます。 (PDF)1611.01843v1.pdf Google DeepMind’s AI learns to play with physical objects | New Scientist https://www.newscientist.com/article/2112455-google-deepminds-ai-learns-to-play-wi
models/syntaxnet at master · tensorflow/models · GitHub
The first part of this tutorial describes how to install the necessary tools and use the already trained models provided in this release. In the second part of the tutorial we provide more background about the models, as well as instructions for training models on other datasets. Contents Installation Getting Started Parsing from Standard Input Annotating a Corpus Configuring the Python Scripts Ne
囲碁チャンピオンを打ち破ったGoogleの人工知能「AlphaGo」を作った天才デミス・ハサビスが人工知能を語る
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
Neural Turing Machines
We extend the capabilities of neural networks by coupling them to external memory resources, which they can interact with by attentional processes. The combined system is analogous to a Turing Machine or Von Neumann architecture but is differentiable end-to-end, allowing it to be efficiently trained with gradient descent. Preliminary results demonstrate that Neural Turing Machines can infer simple
グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ディープラーニング（深層学習）が無料で学べます！ 米グーグルは、脚光を浴びる深層学習をテーマにした3カ月間の無料オンラインコースを始めた。教育サービスをインターネット経由で提供する大規模公開オンライン講座（MOOC＝ムーク）の一つで、グーグルやフェイスブックといったテクノロジー企業と協力して講座を提供し、ネット上の「シリコンバレーの大学」とも言われる米ユダシティー（Udacity）上で提供される。世界中どこからでも英語で受講できる。 すでにグーグルは、深層学習ソフトの「テンソルフロー（TensorFlow）」を2015年11月にオープンソース化し、無償提供に踏み切っている。こうした一連の活動で、深層学習の知識や考え方を広く行き渡らせるのが目的という。 このコースは初心者向けではなく、エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグル・
グーグルが最新人工知能使い囲碁ソフト開発 プロに勝利 NHKニュース
アメリカのＩＴ企業、グーグルの研究グループが最新の人工知能を使った囲碁のコンピューターソフトを開発し、人間のプロ棋士に勝利したと発表しました。囲碁でコンピューターが人間のプロに勝つのは初めてです。 囲碁は、将棋やチェスと比べて打てる手の数が桁違いに多いことから計算が複雑で、コンピューターが人間のプロの実力に追いつくにはこの先、１０年以上かかるとされてきました。 論文によりますとグループが開発した囲碁ソフト「ＡｌｐｈａＧｏ」には膨大な可能性を計算して打ち手を探す従来の方法に加え、「ディープラーニング」と呼ばれるコンピューターがみずから学習する最新の技術が使われているということです。 そのうえで、碁石の位置データに基づいた戦況の見極めと、次に打つ手の選択を２種類の別々の人工知能を組み合わせて計算することで、より強い手を見つけ出す能力が格段に高まったということです。 グループによりますと、中国出
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AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を
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Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processin
Google社、自然言語処理研究のデモとして、文章を入力すると書籍内の適切な一節を表示する“Talk to Books”を公開
GitHub - PAIR-code/facets: Visualizations for machine learning datasets
Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source
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