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Weekly Machine Learning #113

News: とうとうTensorBoardがJupyterに組み込めるようになりました。別途ターミナルを立ち上げて・・・っと、とやるのを手間に感じていた方は多いと思うので、朗報です。あとは、機械学習を実


March 1 · Issue #114 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: とうとうTensorBoardがJupyterに組み込めるようになりました。別途ターミナルを立ち上げて・・・っと、とやるのを手間に感じていた方は多いと思うので、朗報です。あとは、機械学習を実際の課題に応用した記事を取り上げています。機械学習の技術だけでなく、「使い方」も普及してくれば良いなと思います。
Articles: 今週は強化学習成分が多めです(なぜか量が多かったような・・・)。Random Search and Reproducibility~はモデルの構造探索のベースラインを構築しようという試みで、とても意義のある研究だと思います(ベースラインが構築できるくらい、ライトなリソースでできるようになってきた現れでもあると思いますが)。From Language to Goals~はおすすめの論文で、逆強化学習をとてもうまく使っていると思います。これがもう少し発展すれば、シミュレーターや動作でなく、言葉による教示が可能になるのではと思います。An Embarrassingly Simple Approach~は、非常にシンプルな言語モデルの転移方法で、ちょっと試して見たくなる感じです。
Resources: AI-SysはUC Berkeleyで行われている講義で、いかにDNNを効率よく動かすのかという点について解説されています。もはや仕組みだけでなく実行についての話まで大学の講義で行うのか・・・と思うと、教育面の速度差はちょっと尋常じゃないなという印象があります(ただ資料を公開してくれているので、キャッチアップしていきましょう!)。教育という面ではMachine Learning for Kidsはとてもよくできており、これは日本でもそのまま使えると思いました。小学校中学年~高学年ぐらいで、Scratchをやったことがあるお子さんなら(英語を除き)十分こなせるんじゃないかと思います。
Series: AirFlowによる、エンドユーザーのための機械学習パイプラインの構築をはじめました。初回は、この課題に取り組む背景をまとめています(書いているうちに長くなってしまったので、初回と分けることにしまいた)。

tensorboard/get_started.ipynb at master · tensorflow/tensorboard · GitHub
Machine learning used to improve outcome for arthritic kids
Machine learning can boost the value of wind energy | DeepMind
GANSynth: Making music with GANs
[1902.07638] Random Search and Reproducibility for Neural Architecture Search
[1902.07742] From Language to Goals: Inverse Reinforcement Learning for Vision-Based Instruction Following
[1902.07685] World Discovery Models
[1902.08438] Online Meta-Learning
Google AI Blog: Learning to Generalize from Sparse and Underspecified Rewards
[1902.10547] An Embarrassingly Simple Approach for Transfer Learning from Pretrained Language Models
[1902.10118] Multi-Task Learning with Contextualized Word Representations for Extented Named Entity Recognition
A Closer Look at Few-shot Classification | OpenReview
[1902.08261] Latent Translation: Crossing Modalities by Bridging Generative Models
Understanding Agent Incentives with Causal Influence Diagrams
AI-Sys Spring 2019 | AI-Sys Sp19
Recent Advances for a Better Understanding of Deep Learning − Part I
初心者向けスポーツ分析チュートリアル「目標達成に導くデータ分析」/ Sports Analysis Tutorial - Speaker Deck
O'Reilly Japan - 機械学習のための特徴量エンジニアリング
GNNまとめ(1): GCNの導入 - Qiita
L 05 bandit with causality-公開版
Machine Learning for Kids
Manifold: A Model-Agnostic Visual Debugging Tool for Machine Learning at Uber | Uber Engineering Blog
Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements
Embeddingを高速に取り出すMagnitude - Technical Hedgehog
Towards Reproducibility: Benchmarking Keras and PyTorch
GitHub - Kismuz/btgym: Scalable, event-driven, deep-learning-friendly backtesting library
GitHub - r9y9/nnmnkwii: Library to build speech synthesis systems designed for easy and fast prototyping.
GitHub - CannyLab/tsne-cuda: GPU Accelerated t-SNE for CUDA with Python bindings
Apache Airflowでエンドユーザーのための機械学習パイプラインを構築する Part0 – programming-soda – Medium
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