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Weekly Machine Learning #126

News: Huaweiに対する規制の余波が、学術分野にまで及んでいるのは悲しい限りです。他の学会のスタンスも気になります(AAAIとか?)。ACLの投稿件数はうなぎ上りで、グラフの上昇率がえげつないで


May 31 · Issue #127 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: Huaweiに対する規制の余波が、学術分野にまで及んでいるのは悲しい限りです。他の学会のスタンスも気になります(AAAIとか?)。ACLの投稿件数はうなぎ上りで、グラフの上昇率がえげつないです。どんな論文が増えているのか調べるのも面白そうです。アフリカでのAIの活用は、今後が期待されます。少数言語は消滅の問題もあるので、各民族がアイデンティティを失うことなく恩恵を享受できるようになればと思います。
Articles: 今週は多かった!なぜかはわからないが・・・。EfficientNetからは、モデルの構築・学習からデバイスごとの最適化まで、ほぼ自動でできるようになるんだなという未来を感じます。今の所精度と実行速度だけですが、precision/recallなどより業務判断に関わる指標に基づくチューニングまで行えるようになるんじゃないかなと思います。Decentralized Learning of Generative ~は、GAN活用の未来を感じさせられるとても面白い研究です。Training language GANs~をみると、自然言語xGANはまだ相性がよくないなという印象ですが。Levenshtein Transformerは単純生成以上・強化学習未満といった生成手法でとても面白いです。SQIL/Causal Confusion~はいずれもシンプルな手法でキーとなる問題を解決しており、さすがBerkeleyという印象です。Revisiting Graph Neural Networks~はグラフ系のネットワークをやったことがある身としては注目論文です。
Resources: tensorwatchはJupyterで使えるボードとして有用そうです。これを使えば、Notebookを通じた実験管理も行えそうです(1notebook, 1experimentにすれば記録として残せる)。Leakage in Data Mining ~はデータリークに関する記事で、こんなことでLeakageが起こるんだなと感心させられます。Leakageの問題はこれからのAutoML時代にこそ問題になるかもしれません(人間が気づかないLeakを特徴としてしまう可能性があるという意味で)。ML.NETは個人的には推しているツールで、そろそろ本格的に触ってみたいところです。

IEEE Statement on Participation of Members/Volunteers on BIS Entity List
ACL 2019 Reports Record-High Paper Submissions; Begins Notifying Accepted Authors | Synced
Clara Genomics | NVIDIA Developer
GitHub - WolframResearch/WolframLanguageForJupyter: Wolfram Language kernel for Jupyter notebooks
The push towards artificial intelligence in Africa - BBC News
[1905.01723] Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation
EfficientNet: Improving Accuracy and Efficiency through AutoML and Model Scaling
[1905.09684] Decentralized Learning of Generative Adversarial Networks from Multi-Client Non-iid Data
[1905.09688] The Convolutional Tsetlin Machine
[1905.10498] Cold Case: The Lost MNIST Digits
[1904.11111] Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People
12:06 AM - 29 May 2019
[1905.08836] Sample Efficient Text Summarization Using a Single Pre-Trained Transformer
[1905.09922] Training language GANs from Scratch
[1905.11006] Levenshtein Transformer
[1905.10347] Discrete Flows: Invertible Generative Models of Discrete Data
[1905.08325] Towards Neural Decompilation
MCP: Learning Composable Hierarchical Control with Multiplicative Compositional Policies
[1905.11108] SQIL: Imitation Learning via Regularized Behavioral Cloning
[1905.11979] Causal Confusion in Imitation Learning
[1905.09550] Revisiting Graph Neural Networks: All We Have is Low-Pass Filters
[1905.10307] An Explicitly Relational Neural Network Architecture
GitHub - microsoft/tensorwatch: Debugging, monitoring and visualization for Deep Learning and Reinforcement Learning from Microsoft Research
GitHub - xdspacelab/openvslam: OpenVSLAM: a Versatile Visual SLAM Framework
ICRA 2019 速報
Leakage in Data Mining |
ML.NET Model Lifecycle with Azure DevOps CI/CD pipelines | Cesar de la Torre [Microsoft] - BLOG
GitHub - seungeunrho/minimalRL: Implementations of basic RL algorithms with minimal lines of codes! (pytorch based)
MetroTwitter - What Twitter reveals about the differences between cities and the monoculture of the Bay Area
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