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Weekly Machine Learning #140

Revue
 
News: Snorkelが新バージョンを公開しました。今までチュートリアルがかなりわかりずらかったのですが、すっきりと整理されサイトもおしゃれになりました。ACL 2019参加レポートは、トレンドの研
 

piqcy

September 6 · Issue #141 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: Snorkelが新バージョンを公開しました。今までチュートリアルがかなりわかりずらかったのですが、すっきりと整理されサイトもおしゃれになりました。ACL 2019参加レポートは、トレンドの研究だけでなく興味深い研究も紹介してくれています。トークナイズ方式のミックスは結構画期的なのでは?という気がします。
Articles: 複数の翻訳を提案する研究(Generating Diverse Translations~)は実用的で良いと思いました。QAや対話、要約など、実際使う際に1つではなくいくつか候補がほしいケースは多いのではないかと思います。Expressing Visual Relationships via Languageは、言語による画像編集を見据えた研究です。タスクの提案・データセット作成・(ベースラインにとどまらない)モデルの作成としっかり書かれた研究です。Evaluating the Search Phase~は、既存のAutoMLはrandom searchとほぼ同じ性能ではという結構衝撃的な論文です。Weight Shareがパフォーマンスを毀損するというのもなかなかに重要な指摘ではないかと思います。
Resources: 仕事で使える機械学習系ライブラリをまとめたリポジトリは参考になります。よくよく見ると結構カテゴリに合わないものがあるのですが、こんなライブラリないかな?という時にさっと探せるポータルとして便利です。GiNZAの資料は、開発に込められた思いが感じられてとてもよいです(それだけでなく、既存ライブラリとの解析結果の差異についても触れられています)。みんな積極的に使っていこう!トップカンファレンスへの論文採択に向けて、は論文執筆を計画する差異にとても参考になる資料です。
Series: 現場で使われている強化学習の事例と、Articlesで紹介した論文の解説スライドをまとめています。

News
Get Started · Snorkel
ACL 2019 参加レポート | Preferred Research
Ethical AI: A Discussion
Releases · espnet/espnet · GitHub
GitHub - deepmind/multi_object_datasets: Multi-object image datasets with ground-truth segmentation masks and generative factors.
Articles
Generating Diverse Translations with Sentence Codes - ACL Anthology
[1909.00040] Handling Syntactic Divergence in Low-resource Machine Translation
[1902.03545] Task2Vec: Task Embedding for Meta-Learning
[1909.00015] Adaptively Sparse Transformers
[1906.07689] Expressing Visual Relationships via Language
[1906.01530] The PhotoBook Dataset: Building Common Ground through Visually-Grounded Dialogue
[1908.07490] LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers
[1902.08142] Evaluating the Search Phase of Neural Architecture Search
[1908.11348] Survey and Benchmarking of Machine Learning Accelerators
Resources
GitHub - EthicalML/awesome-production-machine-learning
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
SudachiPy でユーザ辞書を作ってみた - toohskの日記
トップカンファレンスへの論文採択に向けて(NLP研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (NLP research field version)
Real Time Data Engineering Pipeline for Machine Learning
Elasticsearchで分散表現を使った類似文書検索 - Out-of-the-box
Introduction to Kubernetes
Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow
テンセントの広告技術が未来すぎる!AdKDD2019のテンセントAds招待講演まとめ - Gunosyデータ分析ブログ
CycleGANで効果を発揮!画像の構造を抽出する特徴量"MIND"を実装してみる - エムスリーテックブログ
Series
Reinforcement Learning Inside Business
Expressing Visual Relationships via Language: 自然言語による画像編集を目指して
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