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Weekly Machine Learning #227

Weekly Machine Learning #227
By piqcy • Issue #228 • View online
News:
スポーツで怪我をしないように機械学習を用いて予防するという記事を紹介しています。10代の若い選手は自分を追い込みすぎて怪我をしてしまうことが多いそうです。けがの防止だけでなく、効果的なトレーニングメニューの開発などにも応用されていくのではと思います。
Articles:
ラベルが誤ったデータの影響を調査した研究を紹介しています。「ラベルの誤り」がなぜ生まれるのかは気になりますね。単純なミスはともかく、判断自体が難しいケースも多いと思います。モデルの改善だけでなく「難しい判断の基準」を決めてぶれないようにすることも予測精度の向上に貢献するかもしれません。テキスト中の数値認識・演算のタスクは興味深いです。単に「テキスト」と言っても中には様々な数値や日時のデータが含まれます。それらを含めて理解をするのは未だ道のりが遠いかもしれません。
Resources:
効率的学習の研究をまとめたスライドを紹介しています。効率化の研究はネットワークの構造探索が提案されてから飛躍的に進んだ印象があります。Transformerの画像への進出が進めば、Transformerに対する構造探索の適用も行われると思います。Financial Timesでのトレンド検知の記事を紹介しています。Newsのスポーツのように、記事のライティングも数値で分析する時代ですね。
Listeners:
今週は「和文論文誌をいつまで続けるべきか」という刺激的な話題がありました。私ほ和文論文誌をほぼ読んだことがなく、存続意義に発言できるほど知見がありません。ただ最新の研究動向が日本語で得られる状態はあったほうが良いなと考えています。いろいろな考えがあると思いますので、お便り頂ければと思います。
Twitterハッシュタグ: #weeklyml

News
Data scientists are predicting sports injuries with an algorithm
Articles
Resources
効率的学習 / Efficient Training(メタサーベイ)
Predicting FT Trending Topics. Identifying signals using time-series… | by Adam Gajtkowski | FT Product & Technology | Mar, 2021 | Medium
Listeners
先週はTransformerの研究動向をまとめたスライドがトップでした。CV勉強会は一つ前(#225)の記事ですね。#226はここ3ヵ月では一番open/click数が少なかったです。Prompt Tuningの研究はかなりインパクトがあると感じ掲載したのですが、あまり反応がなかったで。。。今週も掲載していますが、今後大きなトレンドになると感じているので、何か解説記事でも書こうかと検討中です。
  1. Transformer メタサーベイ(228click)
  2. Using Clinical Text to Combat Selection Bias in Medical Research(41click)
  3. 全日本CV勉強会発表資料 Learning Transformer in 40 Minutes (41click)
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