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Weekly Machine Learning #125

Revue
 
News: とうとう市販のゲームにもニューラルネットワークが組み込まれる時代になりました。今後マルチエージェントの研究が進めば、よりゲームシステムに深く関与する形で組み込まれていくかもしれません。画像/
 

piqcy

May 24 · Issue #126 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: とうとう市販のゲームにもニューラルネットワークが組み込まれる時代になりました。今後マルチエージェントの研究が進めば、よりゲームシステムに深く関与する形で組み込まれていくかもしれません。画像/自然言語処理研究の網羅的サーベイを行うcvpaper/nlpaperの申し込みは本日までです。興味がある方は是非ご参加ください。
Articles: Objects as Pointsは中心点の予測にフォーカスを当てた研究です。1日以外で同様の論文が発表されており、研究競争の激しさを感じずにはいられません。Inoculation by Fine-Tuning~は、個人的には重要な論文と思います。データセットが攻略されるたびに新しいデータセットが登場しますが、既存のデータセット/モデルの何をどう改善するのかが明確でないことが多いためです(これはHellaSwagにもいえますが)。その意味では、ELMo/BERT以後の研究の方向性はまだ探り探りなのかなと感じています。PaperRobotは論文が多い分野では有効そうな手法です。共著者に機械学習モデルが入る日も近い?かもしれません。
Resources: Graphの生成は近年注目を浴びていますが、解説資料はあまりなかったためDeep Generative Models~は良い参考資料になると思います。A Technique for Building~は少ないラベル付けで転移学習を行うチュートリアルになっています。実務上では、こうして割と頻繁に学習データの作成/Fitを繰り返していくことも多いのかなと思います。使っている手法(Snockel/ULMFiT)がモダンであり、その意味では割合先進的な記事だと思います。富山国際大学付属高等学校の取り組みはとても刺激的です。高校生すごいなと思うので、ぜひご一読くださればと思います。

News
『サムライスピリッツ』の「道場モード」はいかにして作られたのか。「ニューラルネットワークを用いたAIの格闘ゲームへの組み込み」レポート【GCC2019】 | AUTOMATON
nlpaper.challenge
CVPR/ACLの網羅的サーベイですが、参加申し込みの締め切りを5/25(金)とさせて頂きます。
参加をご希望の方はDMにてご連絡ください! https://t.co/tQxUubxeJY
7:42 PM - 18 May 2019
画像系のCVPR、言語系のACL、双方共同での論文サーベイの取り組みがいよいよキックオフ。サーベイに参加したい!という方は締め切りが5/24(金)=今日までです(5/24が正です)。
NLP若手の会 (YANS) 第14回シンポジウム (2019) - NLP 若手の会
Groove MIDI Dataset
Articles
[1904.07850] Objects as Points
[1904.02668] Inoculation by Fine-Tuning: A Method for Analyzing Challenge Datasets
[1905.07289] Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creative
[1905.07870] PaperRobot: Incremental Draft Generation of Scientific Ideas
[1905.07830] HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?
[1905.05965] Autonomous Penetration Testing using Reinforcement Learning
[1810.05687] Closing the Sim-to-Real Loop: Adapting Simulation Randomization with Real World Experience
Resources
Deep Generative Models for Graphs: Methods & Applications
A Technique for Building NLP Classifiers Efficiently with Transfer Learning and Weak Supervision
How to Automate Tasks on GitHub With Machine Learning for Fun and Profit
富山国際大学付属高等学校、メディア・テクノロジー部紹介
効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Arts Blog
AutoML Tablesと他の機械学習モデルとのパフォーマンス比較をしてみた(追記あり) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
Practical Advice for Building Deep Neural Networks – Perception, Control, Cognition
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