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Weekly Machine Learning #85

News: TensorFlow 2.0の公開がアナウンスされました。Eagerが強化されるようで、tf.kerasも含めもう書きにくいとは言わせないという感じです。機械学習に関する研究をインタラクティ


August 17 · Issue #85 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: TensorFlow 2.0の公開がアナウンスされました。Eagerが強化されるようで、tf.kerasも含めもう書きにくいとは言わせないという感じです。機械学習に関する研究をインタラクティブな記事を通じで紹介するDistillが一周年を迎えました。一時更新が滞ってたこともありますが、来年も活動していくようで期待です。
Articles: Graph Attention Networksは、以前の研究の解説記事になっています。Graph系の論文は、ここ最近良く取り上げられている気がします。Skill Rating for Generative ModelsはGANの性能をトーナメント戦で計測するという一風変わった手法で、人間の活動から機械学習に取り入れられることは多いんだなということを実感します。
Resources: ArticlesのExploring the Limits of~も転移学習に関するものでしたが、小データで学習する記事をいくつか紹介しています。特にfast.aiからは画像・自然言語について研究者も驚くような成果が出ています。こうしたことを見ると、活用だけでなく研究も研究者のものだけではなくなってきているなということを感じます。

TensorFlow 2.0 is coming
MIT Tech Review: ディープマインド、50以上の眼病をAIで画像診断
Amazon Rekognition を利用して人身売買と戦う Marinus Analytics 社 | Amazon Web Services ブログ
Distill Update 2018
AI Can Help Anyone Become a Beatbox Champion - NVIDIA Developer News CenterNVIDIA Developer News Center
Optional gym wrapper by awjuliani · Pull Request #1007 · Unity-Technologies/ml-agents · GitHub
Graph Attention Networks
GitHub - fidler-lab/polyrnn-pp-pytorch: PyTorch training/tool code for Polygon-RNN++ (CVPR 2018)
Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining – Facebook Research
[1807.03819] Universal Transformers
[1808.04888] Skill Rating for Generative Models
[1808.04355] Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning
Now anyone can train Imagenet in 18 minutes ·
Googleの事前学習済みモデルを手軽に利用出来るTensorFlow Hub - Technical Hedgehog
Transfer Learning in NLP – Feedly Blog
Databook: Turning Big Data into Knowledge with Metadata at Uber
Design with .AI - AIとつくり、AIと学ぶ - vol.1 ”AIと音響/音楽のいま
Data Cleaning Challenge: Scale and Normalize Data | Kaggle
Academic Torrents
GitHub - zaidalyafeai/ Implementation of web friendly ML models using TensorFlow.js
GitHub - lutzroeder/Netron: Visualizer for deep learning and machine learning models
GitHub - alicezheng/feature-engineering-book
Introduction to Deep Learning
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