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Weekly Machine Learning #132

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News: fast.aiで自然言語処理の新しいコースが公開。コンテンツの内容はかなり実践的な印象。HITB AI Challengeは、セキュリティ防衛x機械学習という非常に刺激的なコンテストです。興
 

piqcy

July 13 · Issue #133 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: fast.aiで自然言語処理の新しいコースが公開。コンテンツの内容はかなり実践的な印象。HITB AI Challengeは、セキュリティ防衛x機械学習という非常に刺激的なコンテストです。興味がある方は是非!強化学習では、マルチプレイヤー+不完全情報である6人制ポーカーでプロプレイヤーを上回るという成果が。これが実社会に応用されるとどうなるのか、想像が働きます。書籍の発売も要チェックです。
Articles: Sim2realは、画像の研究ですが強化学習で映えそうな研究です。シミュレーターのデータからメタ的な情報を取得し、転移性能をあげるという手法は使えると思います。心理学研究から気づきを得るという発端も面白いです。ここにはまだまだ発見のチャンスがある気がします。BAM!はマルチタスクで蒸留をするというかなり面白い研究です。Christopher D. ManningとQuoc V. Leが名を連ねるというパワーがすごい。Evolving the Hearthstone ~は、ゲームへの機械学習応用という面で面白い研究です。Toward Fairness~は、「フェアなAIの恩恵の享受」という点で今後重要な課題となってくると感じます。
Resources: A reproducibility~は、固有表現認識モデルの性能格差が、モデルより実験設定によるところが大きいことを示した研究です。こうした話は他でもありそうです(し、実際に報告されています)。JupyterのWidgetはなかなか使いでがありそうです。Notebook上でのシミュレーションとかに使えるかも?組合せ最適化の記事は、機械学習ではないですが応用用途が広く紹介されており参考になります。この中で「AI」として売りに出されているものもあるのだろう・・・と感じます。
Series: CCSE2019で、ESG投資に対する自然言語処理の活用についてお話ししました。Airflowはここで使っていました。

News
new fast.ai course: A Code-First Introduction to Natural Language Processing · fast.ai
HITB AI Challenge – HITB CyberWeek @ Abu Dhabi – October 12 – 17
Facebook, Carnegie Mellon build first AI that beats pros in 6-player poker
NVIDIA CLARA Platform | NVIDIA Developer
Researchers have developed a robot that can identify, assess and pick lettuce without damaging it
GitHub - microsoft/NimbusML: Python machine learning package providing simple interoperability between ML.NET and scikit-learn components.
Manning | Human-in-the-Loop Machine Learning
拙著『実世界自然言語処理』の事前予約が可能になりました – 米国で働く機械学習エンジニアのブログ
Articles
[1905.04899] CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features
[1907.02499] Sim2real transfer learning for 3D pose estimation: motion to the rescue
[1907.02544] Large Scale Adversarial Representation Learning
[1907.04829] BAM! Born-Again Multi-Task Networks for Natural Language Understanding
[1907.01657] Dynamics-Aware Unsupervised Discovery of Skills
[1907.01623] Evolving the Hearthstone Meta
[1903.00954] Conditional Density Estimation with Neural Networks: Best Practices and Benchmarks
Predicting the Generalization Gap in Deep Neural Networks
[1907.02227] Toward Fairness in AI for People with Disabilities: A Research Roadmap
Resources
A reproducibility study on neural NER | science-miner
FORCE法によるRecurrent Spiking Neural Networksの教師あり学習 - 知識のサラダボウル
Introducing templates for Jupyter widget layouts – Jupyter Blog
Eric Jang: Tips for Training Likelihood Models
Reinforcement Learning Applications in Taxi dispatching and repositioning domain - Speaker Deck
A practical approach for hard combinatorial optimization problems in real applications - Speaker Deck
音楽業界のAI活用は3通り:デジタル音楽ジャーナリスト ジェイ・コウガミ氏に聞く | モリカトロンAIラボ
Series
あるべきESG投資の評価に向けた、自然言語処理の活用
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