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Weekly Machine Learning #62

News: ゼロから作るDeep Learningの続編が現在公開レビュー中です。自然言語処理がテーマで、分散表現、RNNを中心に扱っています。次期MatplotlibはPython3.5以降のみサポー


March 9 · Issue #62 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: ゼロから作るDeep Learningの続編が現在公開レビュー中です。自然言語処理がテーマで、分散表現、RNNを中心に扱っています。次期MatplotlibはPython3.5以降のみサポートなので、早めにバージョンアップしておきましょう。
Articles: RNNは進化するのがCNNにやられるのか、QRNNが出たときもこうした話がありましたが、また盛り上がりそうな気配です。WaveNetにおいて音声という長系列でCNNが成功を収めたのを考えると、この議論は遅いくらいかもしれません(WaveNetは2016年なので)。Meta-Learning~はFew-Shotに教師なしラベルを使うという意欲的な研究で、とても面白いです。Accelerated~は計算上の工夫もありますが1400万のパワーを感じる一作です。
Resources: DNNの判断根拠を可視化する記事は、インタラクティブなデモも提供されており超大作となっています。Kaggleの勝者の事例は驚くものが多く、とても参考になります。データへの洞察と、問題をどういう形に落とすかというモデリングの力の大きさを感じます。How to build~は機械学習モデルのワークフローをサポートするツールの紹介になっています。Cloud ML/Sage Makerのようなクラウドサービスもありますが、徐々にこうしたツールも出てくるのかもしれません。

O'Reilly Village/オラの村 - 『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ
What’s new in Matplotlib — Matplotlib 2.2.0 documentation
Identify faces in images with the Face API - Microsoft Cognitive Services | Microsoft Docs
Release Second Major DeepChem Release · deepchem/deepchem · GitHub
Research Blog: Making Healthcare Data Work Better with Machine Learning
[1803.00144] Learning Longer-term Dependencies in RNNs with Auxiliary Losses
[1803.01271] An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
[1803.00832] Towards a Question Answering System over the Semantic Web
[1803.02324] Annotation Artifacts in Natural Language Inference Data
GitHub - tkipf/relational-gcn: Keras-based implementation of Relational Graph Convolutional Networks
[1803.00676] Meta-Learning for Semi-Supervised Few-Shot Classification
[1803.02811] Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
The Building Blocks of Interpretability
データ分析コンテストの勝者解答から学ぶ // Speaker Deck
CNNと協調フィルタリングを使った日本語文書のリコメンド - エムスリーテックブログ
How to build a deep learning model in 15 minutes – tech-at-instacart
Letting neural networks be weird • Do neural nets dream of electric sheep?
Requests for Research
Introduction to Visual Question Answering: Datasets, Approaches and Evaluation - Tryolabs Blog
Dimensionality reduction with UMAP on MNIST | Kaggle
Implementing Model-Agnosticism in Uber’s Real-Time Anomaly Detection Platform
Fast Custom KNN in Sklearn Using Cython – Sicara | Agile Big Data Development
On machine learning and structure for driverless cars mobile robots • Markus Wulfmeier
異常検知ナイト(エンジニア向け) - 資料一覧 - connpass
GitHub - Zeta36/chess-alpha-zero: Chess reinforcement learning by AlphaGo Zero methods.
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