Googleがデータセットを検索できるサービスをリリースしました。これでデータも探しやすくなるかもしれません。Googleがデータセットを検索できるサービスをリリースしました。これでデータも探しやすくなるかもしれません。Codeは非常に出来が良く、これがオープンソースで公開されるのはすごいと思います。NIPS2018のAccept報告が多かった週ですが、個人的な観測範囲ではGraphというキーワードを結構目にしました。Convolutionに興味がわいた方は、Seriesをご参照ください!余震の予測については、ちょうどタイムリーな話になってしまいました。自然災害が多い国なので、日本自身からそうした分野に機械学習を適用する研究が出てくればと思います。機械学習モデルのワークフロー、モデルを管理するツールがいくつか紹介されています。この辺りについても、ずいぶんツールが出てきた気がします。スクラッチでのインフラ管理から移行が進んでくるかもしれません。ShareGoogleがデータセットを検索できるサービスのベータ版をリリース。データセットに関するマークアップタグが含まれているとその情報を使えるようなので、公開する際は埋め込んでくれると嬉しいという。ShareインタラクティブにGANのモデルを検証できるWebアプリケーション。Generatorの生成結果、Discriminatorの判断を視覚的に見ることが可能。編集ボタンを押すことで異なるハイパーパラメーターを設定して動かすことも可能。ShareMicrosoftから手書きのスケッチをHTMLに変換するライブラリがリリース。ShareNumpyやMatplotlib、そしてpandasにJupyterなど、今や研究に欠かせないプロジェクトを資金的に支えるNumFOCUSのサイト。Donateを行うことができ、これらのプロジェクトに資金援助をすることができる。Senseiの機能がAPI公開される見通し。Cropなどがラインナップに上がっている。現在βユーザーを募集中。Shareスタンフォード大学で、毎年恒例のヘルスケアを扱ったハッカソンが開催。ハッカソン前に研修もあり、スタンフォード大学のメンターのサポートも受けられるとのこと。ShareChainerMNがとうとうChainer本体にマージされた。これで通常のChainerでも分散学習が使えるように。Share2019/1/1に施行される改正著作権法では、スクレイピングして収集したデータを公開して良いどころか販売してもokになる・・・という話。ShareGoogleによる、地震発生後の余震を機械学習で予測する試み(ただ、予測はまだ不正確)。使用したデータセットも紹介されており(eQuake-RC)、アップロードによる更新も可能(ただMatlab形式)。含まれており、日本の研究者によりきちんと更新されている。ShareFacebookが教師なしで翻訳を行う手法を公開。単語ベースの翻訳の学習(先行研究より)、単語をうまくつなげる言語モデルの学習を事前に行っておき、それらで翻訳モデルを初期化する。その後は、A->B、B->Aという風に翻訳した文を逆翻訳した際の差異を基に学習を行っていく。ShareGAN(生成モデル)の評価方法をまとめたサーベイ。指標は定量的・定性的の2つに分けられている。定量的な指標はサンプル/生成結果からそれぞれ画像特長を抽出し距離を測るのがスタンダード。定性的な指標は人手評価を行うが、過学習が高く評価されるのを防ぐ必要があると。Convolutionにより回答のエンティティを推定するという研究。Share要約で使われるPointer-Generatorモデルは生成とコピーを併用するモデルだが、コピー幅が長くなることが多いという弱点があった。Maskをかけるという手法で改善を行う試み。単語と品詞の情報を結合してBi-directionalに入力し、その潜在表現からエッジの有無とエッジのラベルを同時に予測させる(最終的には、単語間のエッジ情報を表すグラフ表現を出力することになる)。Share自然言語でイラストの色塗りを行う研究。「オレンジの車~」「水色の空~」と入力すると、イラスト中の該当箇所の色が変わる。Caption+GANを組み合わせている。Convolutionを使う手法。検知したオブジェクトの画像特長と質問文の特徴を結合したものをノードとし、ノードの接続は画像特長の位置を基に行う。これにより、物体間の位置関係を質問文のコンテキストで把握することを狙っている。VQA-v2でSOTA。ShareVQAにおいて画像と質問にCo-attentionを貼るのは有効だが、全ペアに対して計算を行うのは非常に高コストになる。model)を用いてAttentionを近似し、計算効率を高めたという研究。これにより重みの数も減るためCo-attentionで起こりがちな過学習も防げたこちらもVQA-v2でSOTAを謳っているが、実は↑の方がスコアが高い。Networkを拡張し、数独を解いたという研究。Networkでは一回の伝搬しか行わないため、A=>BからさらにB=>Cという連続的な伝搬が扱えなかった。そこで再帰処理を導入し、複数回の伝搬による推論を扱えるようにした。Share機械学習の実験結果を記録したり、学習したモデルをデプロイできるMLFlowのチュートリアル。チュートリアルでは、ハイパーパラメータを変更した時のメトリクスを記録し、グラフで表示して比較するところまでを紹介している。Share機械学習モデルについて、メタデータを紐付けて管理できるツール。モデル構築のワークフローに組み込むことで、メトリクス管理などもできる。Share単語ベースでなく、文字ベースの言語モデルを構築する方法の紹介。日本語の場合は単語に分割することが既に難しいので、文字で行うことでその難しさを回避し語彙サイズも落とすことができる。ShareNetflixで、動画からアイキャッチになりそうな静止画フレームをランキングするのに使っている手法の紹介。一般的な画像認識でできること(顔認識や物体検出)だけでなく、良い画面構成など人間の感覚から得られた特徴も使っている点が面白い。Notebook活用例。Notebook全体をモジュールとみなし再利用可能にする/異なるパラメーターでの実行を可能にする他、ジョブ実行の起点としても使っている。Share漫画のデータセットであるManga109のアノテーションデータを読み込むためのツール。Networkの理論と実装を確認していきます。