Fiveが、ワールドチャンピオンに対し勝利を収めました。ここで得られた知見は、後日発表されるそうです。Fiveが、ワールドチャンピオンに対し勝利を収めました。ここで得られた知見は、後日発表されるそうです。Fiveと対戦できるArenaがオープンしました!期間限定なので、対戦してみたい方はこのチャンスを逃さないようご注意ください。19のまとめが続々届いております。AI系のソリューションは現在の機械学習インフラを楽にするものもいくつかあるので、要チェックです。今週は画像分野でインパクトのある研究が多かったです。Octave)、最後は時系列データ(動画など)の特徴学習、という。自動生成の流れは、自然言語にも来そうな気がします。BERT/ELMoという形で遅れて転移学習が来たように、自然言語でも遅れて自動生成が来るかもしれません。Encoderの記事は、とても分かりやすく要チェックです。Pandasより速いVaexも気になるところです。この辺りはNVIDIAが全部GPUで高速化したらぁ!というRAPIDSを出していて、記事を見てから久々にチェックしたらちゃんと更新されていました。GPUは、学習だけでなく日常業務のPCでもデフォルトの装備になるかもしれません。久々のAirflowです。Part4は、「運用」にフォーカスしています。ジョブの実行日付やリトライなどの仕様について調べた結果が満載なので、ぜひ。SchedulerのテストをしているのはAirflow本体以外は初ではないかと思います。FiveがDota2のワールドチャンピオンに勝利。2018年6月から継続的に学習をしていたようで、self-playによる学習時間は45000年分(実際の経過時間だと10ヶ月)に及ぶ。人間との協調プレイも可能で、実際にFiveと対戦/協調プレイができるArenaが4/18~4/21で公開されるとのこと。Fiveとのバトル会場はこちら。‘19で発表された機能の紹介。実際使ってみた感想や、欠点などについても書かれている。ShareMicrosoftが、高速なTokenizerをリリース。その速度は、なんとspaCyの10倍にのぼる。現在はアジア圏の言語がサポートされていないが、今後に期待。Towerのコンペティションが開催。賞金はなんと$25000。Roundの締め切りが今月末(4/30)まで延長されたので、興味ある方は是非。Share単眼の画像フレームから深度/自己・物体動作だけでなく、カメラの内部パラメーターまで推定する手法。Share物体検出を行うネットワークの特徴ピラミッドを、自動探索で作成したという研究。poolingでchannelの重みを計算し足し合わせる)=>候補に加える、を再帰的に繰り返し構造を作る。結果を見るとベースのネットワークにAmoebaNetを使うことによるブーストがかなり高い。これも自動探索で作られたモデル。ShareCNNで出力される特徴マップを、低周波(解像度が荒い)特徴と高周波(解像度が高い)特徴にわける手法の提案。これにより特徴マップの冗長性を無くし、精度面+演算速度面でメリットが出るとしている。Share時間変化の表現を、教師なしで学習する試み。Consistency)。ShareQAなどの読解タスクで、複数タスクを並列で学習させる手法の提案。どのタスクをどれだけ学習するかの配分率を決めるのに、言語モデルを使用している。Share文書から文書を検索する際に使われそうなクエリを予測して、文書+予測クエリでインデックスを作成しておくことで検索性能を上げるという研究。Retrieval)でSOTAの性能。Share自然言語処理を用いてハリーポッターの人物相関図を作成したという研究。人名/別名(あだ名など)を固有表現認識で抽出し、関係に関するフレーズを共起から取得。そのフレーズから関係分類を行うことで人物間のエッジを作成している。Share一般的な模倣学習ではエキスパートのデモが必要になるが、デモでなく成功時の画像だけで行動を学習する手法の提案。成功画像から成否判定を行う分類機をCNNで作成し、それを報酬関数として学習させる。Share教師なしのドメイン適用ではソース側で学習した後、ラベルなしでターゲット側への転移を行う。このときソース/ターゲット側で共通する判断空間が転移可能な上限となるが、空間が広すぎるため上界設定が難しかった。Esimation)について、タスクの内容、既存手法、DNN以後のアプローチがまとめられた記事。付録として評価メトリクスもまとめられている。ShareAutoEncoderからβ-VAEに至る進化の変遷がまとめられた記事。「ボトルネックを経由するデータ復元学習」という基本的な仕組みをベースとし、ボトルネッックがベクトル=>分布=>事前/事後分布間制約の導入、と発達してきたことが伺える。VQ-VAEなどにも触れる予定のよう。Share代表的な自然言語処理のライブラリであるspaCyをつかった、自然言語処理のチュートリアル。仕組みを学びつつ、実装も学ぶことができる。ShareAttention機構についてNLP分野だけでなく、CV分野での活用についてもまとめられた資料。CVでは扱うデータが時系列的(CaptioningやVQAなど)の場合NLPでの活用に近く、そうでない場合(単一画像が対象の場合)はAttention的な役割を果たすブロックを入れる手法が取られている。Share推薦システムを評価する際気をつけなければいけないバイアスと、それを回避する方法についての記事。推薦が行われたユーザー/アイテムには当然偏りがあるため、偏りがあるログを使うと評価にも偏りが生まれてしまう。これを回避するために、観測される/されない確率を導入した手法が紹介されている。Shareデータフレームに対する処理を、Pandasより、Daskより圧倒的に速く行えるライブラリVaexの紹介。速度差は100~1000倍になることも。Pandasに比べサポートされているAPIは少ないものの、速度面ではかなりの優位性がある。Share業務判断を機械学習でサポートすることを目指したツール。価格を変えた場合に顧客への影響はどうか、薬を変えた場合患者への影響はどうか、など既存データは豊富にあるがA/Bテストをするには難しい、というケースについて因果推論を組み込んだ手法をいくつか提供している。Share公開済みであるAmazon/Redditなどの対話データから、再現性のあるデータセットを作成するツールが公開。百万単位のデータセットを得ることが可能で、フォーマット/train・testのsplitが適切に行われるためベンチマークとして使用できる。Share文学に特化した固有表現認識のデータセット。ストーリーを追うために、人物・場所/建物・移動手段、また組織といった固有表現についてアノテーションが行われている。対象は100作品で、各作品から単語数にして2000単語ほどが抽出されアノテーションされている。ShareStanfordから、膝のMRI画像データセットが公開。データ数は1,370で、前十字靭帯/半月板の損傷についてアノテーションが行われている。Share関数によって抽象的な図を書くCPPNの学習に、最近のGAN/VAEを取り入れた記事。CPPNでは入力からピクセル単位で描画を行っていくが、この重みの学習にGAN、スタイルを与えるためにVAEで得られた表現を使用している。SharePart4は「運用」にフォーカスしています。ジョブの実行日付やリトライなどの仕様について調べた結果が満載なので、ぜひ。