自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
Few-shot Learning : 少ない画像データで学習する【前編】
GMOグローバルサイン・ホールディングスCTO室の@zulfazlihussinです。 私はhakaru.aiの開発チームのAI開発を担当しております。この記事では、機械学習を使って少ない画像データでも効率的に学習することができるFew-shot Learning手法について述べます。また、複数の情報源（画像⇆テキスト）からZero-shot学習について、興味がある方は、こちらの記事をお読みいただければと思います。 背景 画像解析の分野で一番有名な出来事として、画像認識の精度を争う競技大会、ImageNet Larger Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）の2012年の大会があります。この大会では、 初めて深層学習を使った機械学習モデルが、他のチームが採用したモデルに10%以上の差をつけて優勝しました。このイベント以来、深層学習を使った画像
リッジ回帰やラッソ回帰で因果推論できるのか？ - Qiita
はじめに 因果推論を行う手法の1つとして、線形回帰が挙げられます。今回は、その線形回帰の拡張とも言えるリッジ回帰(Ridge回帰)やラッソ回帰(Lasso回帰)を用いて因果効果を推定してみるとどうなるのか、Pythonによるシミュレーションと共にまとめました。内容に誤り等ございましたら、ぜひご指摘いただけますと幸いです。 結論 リッジ回帰やラッソ回帰を用いると、うまく因果効果を推定することができません。 これは、リッジ回帰やラッソ回帰を行うことで、線形回帰（線形回帰モデルをOLS推定）による推定値よりも汎化誤差が小さくなる一方で、不偏性と呼ばれる因果効果をバイアスなく推定するために必要な性質が失われてしまうからです。 通常の線形回帰における最小二乗法(OLS)では、下記の損失関数を最小化するパラメータを求めます。
SHAPを用いて機械学習モデルを説明する l DataRobot
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
機械学習モデルを解釈するSHAP – S-Analysis
機械学習モデルを学習させた時に、実際にモデルはどの特徴量を見て予測をしているのかが知りたい時があります。今回はモデルによる予測結果の解釈性を向上させる方法の１つであるSHAPを解説します。 目次1. XAIとは 2. SHAPとは 3. 実験・コード 1：回帰モデル（Diabetes dataset） ＿＿3.1 データ読み込み ＿＿3.2 モデル作成 ＿＿3.3 SHAP値 ＿＿3.4 SHAP可視化 4. 実験・コード 2：画像データ（Imagenet） ＿＿4.1 データ読み込み ＿＿4.2 モデル作成 ＿＿4.3 SHAP可視化 1. XAI (Explainable AI)とはXAI はExplainable AI（説明可能なAI）の英略称です。言葉通り、予測結果や推定結果に至るプロセスが人間によって説明可能になっている機械学習のモデルに関する技術や研究分野のことを指します。 A
未学習のニューラルネットに隠された「当たりくじ」 - Qiita
はじめに 従来式のニューラルネットでは, 未学習のニューラルネットに対し, 各辺の重みを徐々に変化させることで学習を行います. これに対し本記事では, 未学習のニューラルネットに対し, 重み更新なしで学習が可能な画期的な一風変わった手法"edge-popup algorithm"[1]を紹介します. 元論文: What's Hidden in a Randomly Weighted Neural Network? 公式実装: https://github.com/allenai/hidden-networks/blob/master/simple_mnist_example.py 本記事ではedge-popup algorithmがどういった着想で編み出されていて, 何を行うアルゴリズムか, どの程度高い性能が出るか, どういった後続研究があるかを順を追って見ていきます. 宝くじ仮説とは
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