Weekly Machine Learning #229

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Weekly Machine Learning #229
By piqcy • Issue #230 • View online
News:
Google I/O 2021で様々なサービスが発表されました、Vertex AIは専門知識がなくても機械学習モデルが作成できると共に、自身で作成したモデルのホスティングにも使えるサービスです。データ作成まで含んでいるのは使いやすいと思います。KnowYourDataはまだβ版ですが、今後自然言語処理のデータセットにも対応することを期待したいです。
Articles:
全結合層でTransformerを超えられるとした論文は要注目です。最終的に一番シンプルな形へと戻ってくるのでしょうか。様々なネットワークや手法のエッセンスが抽出され、最もシンプルな機構に還元されていく流れを感じます。エラーに着目した研究は興味深いです。精度だけではなく、誤りの一貫性を分析するのは確かに重要な点だと感じます。
Resources:
開発者自身による形態素解析ツールkagomeの使い方は要チェックです。Web Assemblyでも動かせるんですね。文書定性のブラウザ拡張などに使えるかもしれません。Adversarialの耐性を調べられるツールを紹介しています。今後機械学習モデルを開発する上では、バイアスやAdversarialへの耐性チェックは必須になってくると思います。
Listeners:
引き続きお便りを募集しております!Weekly Machine Learningは機械学習の開発者・研究者を応援するメディアを目指しています。活動(掲載記事のキュレーションや記事執筆)に興味がある方がいたらぜひご連絡いただければと思います。
Twitterハッシュタグ: #weeklyml

News
AIの開発や本番環境への導入が少ないコードで簡単にできる「Vertex AI」がGoogle Cloudで一般提供開始、実際に使ってみた - GIGAZINE
Googleが自然な会話を実現する対話特化型AI「LaMDA」を発表、LaMDAが冥王星や紙飛行機になりきって会話するデモも公開 - GIGAZINE
Know Your Data
Articles
Resources
GitHub - MadryLab/robustness: A library for experimenting with, training and evaluating neural networks, with a focus on adversarial robustness.
実践:形態素解析 kagome v2
DeepLearningExamples/TensorFlow2/LanguageModeling/ELECTRA at master · NVIDIA/DeepLearningExamples · GitHub
Cross-modality meta-survey of dataset
Listeners
先週はためになる教材が多く、Top3のみならずTop4まで100 clickを超えました(4位はPython高速化計画でした)。私自身もInterpretable~は読んでいこうと思ってます。
  1. 機械学習の研究者を目指す人へ (179 click)
  2. Interpretable Machine Learning (169 click)
  3. Machine Learning Engineering for Production (MLOps)専門講座 (119click)
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