#3RevueKerasがTensorFlowに組み込まれるとのニュースがありました。GlasgowKerasがTensorFlowに組み込まれるとのニュースがありました。確率モデルを記述するEdwardがTensorFlow上で稼働できるようになるなど、TensorFlowのエコシステムが拡大しています。1.20.0のリリースなど、他のライブラリの動きも活発な一週間でした。MITの自動運転のコースが公開される他、深層学習を学んで10週間で自動運転に欠かせない信号の画像認識のトップになった方のブログも公開されました。学ぶ気概さえあれば一線に行ける道が、着実に用意されつつあります。ShareKerasがTensorFlowに組み込まれる方向で開発が進んでいるとのこと。TensorFlowには組み込みのラッパーとして既にslimがあるが、これと併用して使えることができるようになる見込み。ShareとうとうTorchがPythonに登場。サイトトップからチュートリアルまで非常に丁寧に作られていて(ExampleもTutorialも別リポジトリ)、気合いの入り具合がうかがえる。ShareMXNet上で稼働する、Numpy互換のライブラリMinPyがリリース。GPUがあればGPU上で動作してくれて、しかもMinPy上で未実装の関数であれば自動的にCPUモードへ移行しNumpyで動作してくれるという優れもの。Overflowのデータセットが仲間入り。これ以外にも、多数のオープンデータセットが追加された。Share人工知能は人間とは異なる形で知識を獲得するため、人間からすれば当たり前の間違いをする一方、その答えにはっとさせられることもある。その「異質さ」こそが価値ではないかという話。多くの事例や実際の実験も紹介されており、それだけでもとても示唆に富んだ内容になっている。サービスを標榜する会社。したモデルを作りたい、という風に提案するとそれに応じた教師データを作ってくれるとのこと。Share画像認識について、人間は少ないサンプルですぐに識別ができるが、機械学習モデルではそうはいかない。人間は認識結果をもとにその知識から推論を行っているからそれができる、と仮定し、この「知識」=認識画像間の関係グラフを組み込むことで1-shotの精度を上げようという話。Genomeというよりスパースなデータセットで精度を検証。1-shot/5-shotでVGGの1.4~5倍の精度を達成。Share確率モデルを記述するためのフレームワークEdwardの論文。確率変数をつないでグラフ構造を構築するように記載でき、TensorFlowのグラフと統合し爆速で動作可能。VAEやGANなど、確率モデルと統合されたようなモデルが書きやすくなる。Edwardのリポジトリは以下。ShareGoogleのMartinさんが書かれた、機械学習のベストプラクティスについて。手順だけでなく、学習が進まないときどうすればいいかなども書かれている。ShareMITによる自動運転を学ぶ講座。講義資料も動画も全公開。難しそう、という人のために講義の補足資料としてPython入門や機械学習を学ぶための資料も掲載されている。Share信号機の検出チャレンジで、1位をとった軌跡。ニューラルネットの学習を始めてから10週間での快挙。事前学習済みモデルを使う所から、地道に間違ったラベルを振りなおしたりするなどかなり参考なる内容になっている。Share物体の認識だけでなく、その属性や関係性までタグ付けされた大規模なデータセット。写真中に「ギター」がある(物体認識)、その色は茶色で(属性)、「スタンド」に立てかけられている(関係性)といった形。Notebook上で直接図が書けるextension。下図のように、ペイントボタンを押すとキャンバスで描画ができる。テキストにLaTex形式で数式も使用可能。書き心地は当然ペイントツールに劣るが、簡単な図なら別途のツールを使わずに直接描ける。ShareWord2Vecに代表される単語埋め込みベクトルについて、各種手法とすぐに使える学習済みモデルを紹介。