Weekly Machine Learning #249

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piqcy
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Weekly Machine Learning #249
By piqcy • Issue #250 • View online
News:
Googleからフェデレーションラーニングをシミュレートできるライブラリが公開されました。プライバシーの観点からも注目されている研究分野で、OSS公開により研究が進むのではないかと思います。ガートナーから2021年のハイプサイクルが公開されました。チャットボットや自動運転が幻滅期に入っています。個人的には幻滅というより現実的になってきた、期待値と実際できることのずれがなくなってきた印象です。
Articles:
Transformerが強いのではなくパッチ入力が強いのでは?この疑問を投げかけている論文は要チェックです。こんなカーネルサイズは設定したことないですが、これで精度が出るとは・・・久々に「DNN全然わからん」と声に出そうになった論文ですね。ICLR2022レビュー中の論文です。オプティマイザ用のメモリ削減は、目の付け所が素晴らしいと思いました。今まで意識したことがなかったですが、確かに勾配の統計量を取るために値をリザーブしているので、その分容量は食いますね。
Resources:
本番環境でのドリフト検知は要チェックです。MLOpsに始まり、運用段階で要求される機能がどんどんOSSで出てきた印象です。Feature StoreなどもOSSが出てきていますね。McKinseyの機械学習をビジネスに適用するためのステップは興味深いです。とてもよく分析されているので、厚めに紹介しています。実験から本番運用に持っていこうとすると必要な技術スタックが増え、効果を上回る投資が必要になり、導入が立ち消えする・・・というのはありそうです。
Listeners:
Twitterでのアンケート回答を頂きありがとうございました!すごくばらけましたね。いろんなステージのチームがそれぞれに課題を抱えているのかもしれないですね。課題を掘り下げていくべく、機械学習の提案シチュエーションを伺ってますのでよろしければご回答お願いいたします!
Twitterハッシュタグ: #weeklyml
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。掲載してほしいイベントや論文があればぜひご連絡ください!

News
Google AI Blog: FedJAX: Federated Learning Simulation with JAX
The 4 Trends That Prevail on the Gartner Hype Cycle for AI, 2021
ICCV 2021 網羅的サーベイ参加フォーム
RecSys2021論文読み会(オンライン) (2021/10/23 13:00〜)
Articles
Figure2. ConvMixer
Figure2. ConvMixer
Resources
実臨床・Webサービス領域での機械学習研究 開発の標準化 - Speaker Deck
Exhibit 1: 業務プロセスを5つのフェーズに分けた時、適用可能な機械学習技術郡
Exhibit 1: 業務プロセスを5つのフェーズに分けた時、適用可能な機械学習技術郡
Exhibit 5: Pilot、PoC、本番運用になるにつれ必要な技術要素が増える
Exhibit 5: Pilot、PoC、本番運用になるにつれ必要な技術要素が増える
flax/examples/ogbg_molpcba at main · google/flax · GitHub
Listeners
先週はAI自動作曲が1位でしたが、全体的にclickは少なめでした。Music Maker 2022は、音楽同人サークルkakuyadepthさんが試してみた記事を書かれていました。xfeatは、xfeat/AutoGluonで簡単にベンチマークを作る記事をatfujitaさんが公開されていたので、興味がある方は要チェックです。
  1. AI自動作曲もできる初心者向けDAW、Music Maker 2022 Premiumが発売。機能もテンコ盛で今だけ66%オフの4,980円(48click ctr:2.88%)
  2. Torch.manual_seed(3407) is all you need: On the influence of random seeds in deep learning architectures for computer vision(40click 2.40%)
  3. xfeat(36click ctr:2.16%)
Twitterでのアンケートご回答ありがとうございました!1位は事例や効果のまとめでした。ただ、想像していたよりもすごいばらけましたね。
1位から攻めていきたいと思うので、引き続きアンケートを取っています。よろしければご回答お願いいたします!
piqcy
1位は提案に使える事例や効果のまとめでした。みなさんは機械学習の導入をどんな人に提案していますか?
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piqcy
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make machine learning engineer and researcher more cheerful

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