Googleから、BigQueryからSQLライクに機械学習モデルの構築・利用ができる機能がアナウンスされました。Googleから、BigQueryからSQLライクに機械学習モデルの構築・利用ができる機能がアナウンスされました。これで、DB内のデータに予測結果をつけてアプリ側で活用するということも簡単にできるようになるかもしれません。AutoMLが自然言語への対応を表明。機械学習によって仕事を奪われるのは、じつは機械学習エンジニアが一番先なのかもしれないと感じさせられます。CNNを利用したEnd-to-Endのクラスタリングは、誰もが思いつきそうで今までなかった研究です。他はサーベイ論文が多いですが、少ないデータからPolicyを学習する研究のサーベイは図がとてもよくまとまっており、わかりやすいです。Googleのテキスト分類についての記事は、実践から得られた知見も含まれておりモデル選択の参考になります。文字の画像特徴は、日本語や中国語などでは威力を発揮しそうな印象があります。gensimでも使えるので、ぜひ実験してみたいです。OpenAIの研究インターンの方の記事はとても分かりやすいです。他の記事では強化学習の初歩から学んだ内容を書き留めているため、ぜひご参考ください。ShareBigQuery上で直接モデルの作成と予測が可能な機能のアナウンス。SQLを書くようにモデルの作成・予測が可能。このカラムのデータでちょっと予測したいな、ということが簡単にできる。ShareAutoMLが自然言語にも対応を開始。個別の機械学習機能は誰でも構築・使えるようになる未来が着々と近づきつつある。ShareGoogleが、自分と同じポーズを取っている画像を検索できるアプリケーションを公開。PoseNetのモデルを使用している模様。ShareDNNの推論を高速化するTPUが、エッジでの推論向けに提供されるとの報道。試合)で、機械学習モデルによる速報の配信を行う試み。各打席の結果から、試合に影響がありそうな箇所を抽出してまとめる仕組みとのこと。Share間違えた問題(またかかった時間)に応じて提示される問題が変わるアプリケーションQubenaの紹介。内部のアルゴリズムは不明だが、「小学校から高校の間は、最も感受性の豊かな時代です。そんな時期に勉強だけをしていて欲しくないのです。」というインタビューは共感できるものがある。Share強化学習は「ゲームを攻略してから現実世界へ」という潮流だが、これではゲームのように何度もリプレイ可能な状況を想定したアルゴリズムしか生まれないし、その転移性能も保証されない。現実問題を直接扱うぜ、という宣言。Microsoftの強化学習チームの募集になっている。ShareEnd-to-Endで、CNNを利用したクラスタリングを行う研究。CNNで特徴抽出=>k-meansでクラスタリング=>そのラベルで学習、というステップを繰り返すことでクラスタリングを行う。無策で行うと巨大な1クラスタに全画像を収めて精度100%になる可能性があるため、空クラスタを防止したりラベルの偏りがないように工夫したりしている。Shareロボットのコトンロールを、少ないサンプルから学習する手法のサーベイ。シミュレーションやデモ、環境情報から何らか(モデル/戦略/報酬)の事前分布を改定するのが基本で、多くの手法はこれらの組み合わせを行っている。1が異常にわかりやすい。Extractionのサーベイ論文。学習データを(あまり)必要としない/マルチドメインのデータに適用可能/効率的に処理できる、という3要件が必要としている。Share各タスクに共通する良い初期値を学習するMAMLは、パラメーター数が多い場合推定が困難という問題があった。そこで、パラメーターを低次元の潜在表現から復元することで対応したという研究(学習データから潜在表現の分布を推定し、サンプルする過程はVAEと同様)。ShareGoogleがテキスト分類のためのチュートリアルガイドを公開。Modelのセクションは実践的で、どれくらいの長さのテキストなら系列モデルを使ったほうがいいのかが書かれている。サンプル数/1サンプル当たりの単語数が1500を超えるかどうかが境界とされている。Sharet-SNE/PCAのような、次元圧縮した表現を得る手法。論文だけでなく実装が公開されている。データをローカルな多様体の複合として表現し、データ(X)が次元圧縮後の表現(Y)とこの複合多様体上で一致するかを学習させることで圧縮を行う。Share文字の画像情報をCNNのAutoEncoderでベクトル化したデータセット。各文字に対しベクトル情報があるので、他の分散表現同様gensimなどでも利用できる。Scholars)に参加された方の、強化学習を学ぶブログ。6はモデルベースの強化学習だが、最初はMDPから丁寧な記事を書かれている。SharePyTorchによる強化学習の転移の一手法であるMAMLの実装。Q-tableのような単純なタスクから連続値コントロールまできちんと実装されている。CNNについて話してきた。Share文字ベースのCNNで感情解析を行ってみた記事。文字で行うため、誤字脱字に強いという結果が得られている。SharePyTorchで確率プログラミングが可能なライブラリpyprobが公開。PyTorchにはすでにpyroがあるが、こちらはPython以外の言語(今のところC++)でも扱えるよう考慮されている。Share画像変換の様々なモデルについて、画像の背後にパラメーターを仮定することで(事前分布のようなもの)入力となる画像をネットワークが学習しやすいように調整したりする技術の紹介。デモが豊富で、見ているだけでも楽しい。