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Weekly Machine Learning #114

News: 画像で表を取ってすぐにExcelへ、という機能が公開されました。今後は、物理は機械学習でデータに、データはエッジデバイスで物理に、と入口/出口に垣根がなくなってくるのかもしれません。Tens


March 8 · Issue #115 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: 画像で表を取ってすぐにExcelへ、という機能が公開されました。今後は、物理は機械学習でデータに、データはエッジデバイスで物理に、と入口/出口に垣根がなくなってくるのかもしれません。Tensorflow Developer Summitが開催された週でしたが、大きめの発表はなかったかなという印象です。2.0も含め、既存の発表がまとめられたという印象です。個人的には2.0のRCがほしかった、というところです。
Articles: モデルベースの強化学習でRainbowを超える効率を記録したというModel-Based Reinforcement Learning for Atariは、エポックメイキングな研究かなと思います。AGIの実現をモチベーションとしたモデルフリーの系列から、実応用を目指した高効率な手法(モデルベース/模倣学習など)の系列がはっきり分化してきたなと感じます。前者は囲碁以降さらにDota/StarCraftといったマルチエージェント、ポーカーなどの不完全情報ゲームとさらに歩みを進めており、今後もお互いの手法が影響しあっていくと思います。特にマルチエージェントは環境の公開もすすんでいます。その点で評価指標を提案しているα-Rankはとても重要な論文と思うので、われこそはという方はちょっとぜひまとめて頂き資料のリンクをこちらにコメント頂きたいです!
Resources: Visual Vocabularyは、可視化の手法をまとめたサイトです。機械学習モデル構築の自動化が進む中で、今後は「どう理解/解釈するか」という点の方に重要性が移ってくるのではないかと感じます(少なくとも実応用の世界では)。その意味では、Introducing Activation Atlases、また距離学習の手法も併せて読んでおきたいところです。2.0のalphaが公開されたので、今後の準備としてTensorFlow 2.Xの実装は見ておきたいです。
Series: 今回は、実装の参考にするため各社の機械学習パイプライン/プラットフォームの事例をサーベイしました。結構まとめるのに苦労したので、ご参考になれば幸いです。

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