Beyond」の意訳です。Deanさんによる投稿です。明確で測定可能な目標を意識して作成されたオープンデータセットは、機械学習の関連分野を前進させるのに非常に役立ちます。Searchサービスで、様々な組織から提供された様々なオープンデータセットを検索しやすいようにしています。コミュニティが新しい手法を探索して開発し、責任を持ってオープンデータを共有できるようにするために、新しいデータセットを作成する事も重要だと考えています。今年、Googleが提供したオープンデータセットの一覧は下記です。Imagesデータセットを更新しました。今回の更新には350カテゴリに渡る280万個の物体とその物体の形状を表現するセグメンテーションマスクを含みます。V5には画像単位で付与したラベル、オブジェクト単位の境界ボックス、オブジェクトの形状を認識可能にするセグメンテーションマスク、および画像内の物体の視覚的関係(訳注:従来の「ギター」と「人間」というラベルに加えて「ギターを弾いている人」というような物体同士の関係性を表すラベルも一部に追加されました)が注釈された約900万の画像データセットとなりました。Football世界で最も人気のあるスポーツであるフットボール(もしくは貴方がアメリカ人の場合はサッカー)を強化学習エージェントに学習させる事を目的とする、新しい強化学習シミュレーション環境。Deanのおやぢギャグ。今回の投稿は、文章量を減らそうとしたのかオフィシャルな文章であるためなのか簡潔な文体だったのですが、この辺りで、地が出てきている気がします)・Google-Landmarks-v220万を超えるさまざまなランドマークを撮影した500万を超える画像。画像総数が最初のバージョンの2倍になりました。Activity会話を知覚するためのマルチモーダルなオーディオ+ビジュアルビデオデータセット。Activity」の2つのコンペが開催されました。PAWS-X自然言語の言い換えの識別を支援するためのデータセット。両方のデータセットには、ほとんどの単語が重複している文章のペアが含まれています。ペアの約半分は言い換えであり同じ意味の文章ですが、その他半分は別の意味になる文章で構成されています。platform:デジタルアシスタントのふりをした人間が人間の依頼者に対応する事で、人間の依頼者がデジタルアシスタントとどんなヤリトリをするのか対応事例を収集していく手法)を使って、二名で会話を行い、人間がデジタルアシスタントと行う会話を模倣しています。BenchmarkVTABはImageNetおよびGLUEと同様のガイドラインに従いますが、1つの原則に基づいています。良い特徴表現とは、学習用データが限られていても、学習時に未見のデータを扱うフォーマンスが向上する特徴表現です。Dataset17の領域にわたる18,000を超える対話を含む、特定のタスクを行う事を念頭にした対話のデータセット。一般公開されている中で最大の言語資料です。(16)研究コミュニティとの関わり最後に、私たちはより広範な学術および研究コミュニティで忙しく活動しています。2019年、Google所属の研究者達は何百もの論文を発表し、多数の会議に参加し、多くの賞やその他の称賛を受けました。私たちは以下のカンファレンスで強い存在感を示しました。・CVPR:約250人のGoogle社員が40以上の論文、講演、ポスター、ワークショップなどを発表しました。・ICML:約200人のGoogle社員が100以上の論文、講演、ポスター、ワークショップなどを発表しました。・ICLR:約200人のGoogle社員が60以上の論文、講演、ポスター、ワークショップなどを発表しました。・ACL:約100人のGoogle社員が40以上の論文、ワークショップ、チュートリアルを発表しました。・Interspeech:100人以上のGoogle社員が30以上の論文を発表しました。・ICCV:約200人のGoogle社員が40以上の論文を発表し、数人のGoogle社員も3つの名誉あるICCV賞を受賞しました。・NeurIPS:約500人のGoogle社員が120を超える承認済み論文を共同執筆し、さまざまなワークショップなどに参加しました。世界中の何百人ものGoogle研究者と職員を、Googleが開催場所を提供して15の独立した研究ワークショップを開催しました。Quantum)プロセッサのアルゴリズム、アプリケーション、およびツールの開発を加速する方法に至るまでの様々なトピックに沿って開催しました。Programの第三期を開講しました。Startupsで支援しました。Faces私達は2019年に大きな前進を遂げましたが、私達にできることはまだまだたくさんあります。世界中で影響力を高め続けるために、Bangaloreにリサーチオフィスを開設し、他のオフィスにも拡大しています。過去10年間は、機械学習とコンピューターサイエンスの分野で目覚ましい進歩を遂げており、コンピューターにこれまで以上に言語を見て、聞いて、理解する能力を与えました。Learning」をご覧ください)私達のポケットには、これらの機能を使用して日常生活の多くのタスクを達成するのに役立つ洗練されたコンピューティングデバイスがあります。機械学習専用のハードウェアを開発する事で、コンピューティングプラットフォームを大幅に再設計し、より大きな問題に対処できるようになりました。TPUなど)の両方において、コンピューティングデバイスに対する考え方が変わってきました。ディープラーニング革命は、コンピューティングとコンピューターに関する私たちの考え方を変え続けています。・数百万のタスクを処理でき、且つ新しいタスクを自動的に成功させる方法を学習可能な機械学習システムをどのように構築できますか?現在のところ、私達はほとんどの場合、新しいタスク毎に個別のマシンモデルをトレーニングしています。それらのモデルは一から学習させるか、もしくはせいぜい関連性の高い1つまたはいくつかのタスクを学習したモデルを元にしています。そのため、トレーニングされたモデルは1つまたはいくつかのタスクでは非常に優れていますが、それ以外のタスクに関しては優れていません。私たちが本当に望んでいるのは、多くのことを行う際に専門知識を活用するのが得意なモデルです。なれば、比較的少ないトレーニングデータと計算で新しいことを学ぶことができます。これは、ソリッドステート回路の設計、コンピューターアーキテクチャ、機械学習に特化したコンパイラー、分散システム、機械学習アルゴリズム、および他の多くの専門分野にまたがる知識と進歩を必要とする真に壮大な挑戦です。汎用化する事により、全ての応用領域で独立した新しいタスクを解決可能になります。・バイアスの回避、解釈可能性と理解可能性の向上、プライバシーの向上、安全性の確保など、人工知能研究の重要な分野で最先端技術をどのように前進させることができるでしょうか?これらの分野での進歩は、社会で益々多くの方法で機械学習が使用されるようになるため、重要です。・重要な新しい科学分野の進歩を促進するために、どのように計算機資源と機械学習を適用できますか?気候科学、医療、バイオインフォマティクス、その他多くの分野の専門家と協力することにより、重要な進歩が実現します。・機械学習とコンピューターサイエンスの研究コミュニティが追及しているアイデアと方向性を、多様な研究者グループが安心して研究出来る事をどのように保証できますか?コンピューターサイエンスと機械学習の研究コミュニティが追求している仕事は、何十億人もの人々に広い意味合いを持っています。熱意を代表する事を望んでいます。この分野に参入する様々なバックグラウンドを持つ新しい研究者をサポートするためにはどのようにする事が最善でしょうか?全体として、2019年はGoogle、およびより広範な研究コミュニティでの研究にとって非常に刺激的な年でした。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。機械と協力する仕事の多くが比較的短命に終わるという予想には、十分な理由がある。・・・要するに、もしあなたがスマートなソフトウェアシステムと一緒に、あるいはその指示のもとに働いているとしたら、まず十中八九といっていいが、そのときあなたは、たとえ気づいていようがいなかろうと、そのソフトウェアをいずれ自分に取って代わるように訓練しているということなのだ。WordPress.。