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Weekly Machine Learning #155

News: OpenAIのDota2攻略への挑戦がまとめられた論文がでました。大枠のモデルから細かいテクニックまで解説されていてとても興味深いです。中でも学習結果の持越しは注目ポイントかなと思います(強


December 20 · Issue #156 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

OpenAIのDota2攻略への挑戦がまとめられた論文がでました。大枠のモデルから細かいテクニックまで解説されていてとても興味深いです。中でも学習結果の持越しは注目ポイントかなと思います(強化学習の転移はあまり実例がないので)。Deep Mindの、声を失ってしまった人に自然な音声合成を提供するのはとても良い試みだと思います。TransformerのOSS開発に邁進するHugging Faceが資金調達を行いました。もともとはチャットアプリを作っていたはずですが、OSS開発に舵を切って拡大した印象です。自分達が作りたいものと求められるものは違ったりするので、この方向転換+あまり収益の見通しが立たないOSSへ邁進したのはなかなかできることではないと思います。
Research Methods in Machine Learningは、研究テーマを決める際にぜひ見ておきたい資料です。初期段階だから良い/成熟段階だからあきらめた方がいいというわけでなく、研究テーマのステージを意識した戦略とスキルセットを持つ方がいいと示唆しています。Mathematics for Machine Learningは、機械学習のための数学の本ですが「機械学習に携わる者ならすべからく・・・」という押し付けがましい感じがなく、基礎を学びたい人も応用でかかわる部分だけ知りたい人にも参照しやすく構成されています。Quality-Diversityは進化戦略の21世紀版という感じで、個人的にはとても可能性を感じます。

OpenAI Five
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Research Methods in Machine Learning
About | Quality-Diversity optimisation algorithms
Mathematics for Machine Learning | Companion webpage to the book
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Data science for cybersecurity: A probabilistic time series model for detecting RDP inbound brute force attacks - Microsoft Security
DevFest 2019/B33 -令和元年Google機械学習技術総決算(配布用) - Google Slides
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