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Weekly Machine Learning #80

Revue
 
News: 様々なツールのバージョンアップがありました。特にML.NETはオール.NETでの開発に道を開くもので、これでXamarinやHololensといったプラットフォームで開発している方も機械学習
 

piqcy

July 13 · Issue #80 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: 様々なツールのバージョンアップがありました。特にML.NETはオール.NETでの開発に道を開くもので、これでXamarinやHololensといったプラットフォームで開発している方も機械学習を扱いやすくなったと思います。TensorFlowのチュートリアルは大幅に改善されており、過去に比べだいぶわかりやすくなっています。
Articles: 強化学習の弱点について、分析と対策がだんだんと進んできているなという印象を受けます。Glowはこれまでの生成モデルとは異なるアプローチで、これがうまくいったとなると画像以外の分野にも転用されるかもしれません。個人的には自然言語のAdversarialはかなり衝撃的な結果でした。
Resources: こちらも強化学習関係の記事が多いですが、Udacityの強化学習講座のコードはとてもよくできています。ロボットの操作に興味があるかたは、ロボットに関するアルゴリズムが学べるリポジトリもおすすめです。arXivTimesで初めてのオフラインイベントを開催しました。発表者のご厚意により全発表スライドが提供されていますので、ぜひ参照いただければと思います。

News
Announcing ML.NET 0.3 | .NET Blog
🌟 Introducing plotly.py 3.0.0 🌟 – plotly – Medium
TensorFlow
Articles
GitHub - switchablenorms/Switchable-Normalization
Glow: Better Reversible Generative Models
[1807.03765] Is Q-learning Provably Efficient?
GitHub - marcotcr/sears: Code for "Semantically Equivalent Adversarial Rules for Debugging NLP Models"
How Many Random Seeds Should I Use? Statistical Power Analysis in (Deep) Reinforcement Learning Experiments - blog - Open Lab forum
Resources
Deep Reinforcement Learning: From Toys to Enteprise
ICLR2018参加報告第3回(強化学習におけるカリキュラム生成と模倣学習)
GitHub - udacity/deep-reinforcement-learning: Repo for the Deep Reinforcement Learning Nanodegree program
PythonRobotics | Python sample codes for robotics algorithms.
ACL2018読み会を開催しました – arXivTimes – Medium
Feature-wise transformations
How to Organize Data Labeling for Machine Learning: Approaches and Tools
いまさら聞けない機械学習の評価関数 - Gunosyデータ分析ブログ
文脈を考慮した単語表現を獲得するELMo - Technical Hedgehog
Kaggleで使えるFeather形式を利用した特徴量管理法 - 天色グラフィティ
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