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Weekly Machine Learning #130

News: Microsoftの公開したモデルは、精度だけでなく説明力も担保されたものになっています。説明の可視化機能も搭載されていて、これがオープンソースで出るとなると手法(アルゴリズム)で差別化する


June 28 · Issue #131 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: Microsoftの公開したモデルは、精度だけでなく説明力も担保されたものになっています。説明の可視化機能も搭載されていて、これがオープンソースで出るとなると手法(アルゴリズム)で差別化するのはますます難しいなという印象です。PyTorch Hubは、発足後からユーザー/企業含めコミュニティの力でどんどん拡大していっている印象です。
Articles: 今週はcvpaper.challengeのノルマを消化していました。読んだ中から興味深いものをいくつかピックアップして掲載しています。全体的にはタスクの細分化と高度化、また扱うデータが画像から動画へ、という流れを感じました。細分化というのは顔認識でも顔のランドマークや筋肉という方向へ、高度化というのは画像内の人物/オブジェクトの関係やシーケンスの予測(料理の手順など)などです。自然言語処理でも、BERT以後はこの流れが入ってくるかもしれません。
Resources: クックパッドにおける推薦~は、「アルゴリズムを事業に活かす」という点でとてもためになる資料です。チーム作りからKPI設定まで、実体験に基づく知見が満載です。機械学習エンジニアの実情とキャリアの話 も、どういうエンジニアになっていくのかという点で参考になる資料です。「機械学習」という技術はそれを取り巻く市場も技術も研究もめまぐるしく変化しているので、どんな分野で成果を出してキャリアをきずいていきたいのか、というのは定期的に点検しておいた方が良いと感じます。
Series: 研究開発部門のマネージャーたちを集めたResearch Manager Meetupを開催しました。印象としては、どこの研究担当者も同じ課題を抱えているんだなと感じました。前述のキャリアにも関わりますが、「研究」の意味と価値を再考する段階にきているのでは・・・と思います。

GitHub - microsoft/interpret: Fit interpretable models. Explain blackbox machine learning.
PyTorch Releases PyTorch Hub, Includes NVIDIA Tacotron2 and WaveGlow Models - NVIDIA Developer News CenterNVIDIA Developer News Center
Group Sampling for Scale Invariant Face Detection
Progressive Teacher-Student Learning for Early Action Prediction
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[1812.10025] Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation
When and Why does King - Man + Woman = Queen? (ACL 2019) | Kawin Ethayarajh
クックパッドにおける推薦(と検索)の取り組み - Speaker Deck
CVPR 2019 速報
機械学習エンジニアの実情とキャリアの話 - Speaker Deck
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VisualData - Search Engine for Computer Vision Datasets
GitHub - hill-a/stable-baselines: A fork of OpenAI Baselines, implementations of reinforcement learning algorithms
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Inside out: Get to know the advanced technologies at the core of Microsoft Defender ATP next generation protection - Microsoft Security
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