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Weekly Machine Learning #238

Weekly Machine Learning #238
By piqcy • Issue #239 • View online
News:
衛星画像から違法操業を検出するコンペティションが開催されました。日本だと耳にすることが多いニュース。漁業資源の確保に立ち上がる機械学習エンジニア求む!という感じですね。Hugging Faceが言語モデルの学習を複数台の端末で行いました。今後豊富な計算資源のない国が、自分たち自身の端末で学習するには必要な技術だと思います。
Articles:
ICML2021にからめた気候変動関連シリーズで、建物のデータセット収集の研究を掲載しています。この研究は、建物のサステナビリティ評価を行うことに繋がっています。気候変動関連の研究はまだデータセットを収集したというものが多いです。本格的に始まってくるのはこれからなのかなという気がします。Linux Foundationでは気候変動対策を加味した投資を行うためのOSSに出資しています。機械学習に限らず、ソフトウェア業界全体で取り組みが進みつつあります。
Resources:
UberのludwigはいわゆるAutoML系のライブラリです。機械学習モデルの開発はどんどんコモディティ化されて、データから洞察を得る/機械学習モデルを継続的に改善していくMLOpsが今後重要になってきそうです。こうなってくると機械学習の研究領域では何を行うべきなのか?も重要な問いになるのではと感じます。解明されていないDNN原理の探求か、より高精度のモデルの追及か、マルチーモーダルへの進展かなど、いろいろ考えられると思います。
Listeners:
ICMLの気候変動x機械学習ワークショップ(7/23)まで、関連研究を紹介していましたが、どうだったでしょうか。ちょっとテーマ性を持たせた取り扱いをしましたが、歓送頂けると嬉しいです。
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。掲載記事の選択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。
※7~8月は書籍執筆・学習強化のため縮退運用中です
Twitterハッシュタグ: #weeklyml

News
xView Challenge Series
Deep Learning over the Internet: Training Language Models Collaboratively
Articles
Open government geospatial data on buildings for planning sustainable and resilient cities
Resources
GitHub - ludwig-ai/ludwig: Ludwig is a toolbox that allows to train and evaluate deep learning models without the need to write code.
NVIDIA Isaac Sim を用いて学習データをシミュレーションで作成し Transfer Learning Toolkit で学習 | by Masaya Ogushi | NVIDIA Japan | Jul, 2021 | Medium
GitHub - HazyResearch/data-centric-ai: Resources for Data Centric AI
GitHub - google/brax: Massively parallel rigidbody physics simulation on accelerator hardware.
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