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Weekly Machine Learning #94

Revue
 
News: Azure MLにいわゆるAuto MLの機能が追加されました。今後は他の機械学習APIサービスでも実装が進むかもしれません。OpenCV 4.0は久々のメジャーバージョンアップで、パフォー
 

piqcy

October 20 · Issue #94 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: Azure MLにいわゆるAuto MLの機能が追加されました。今後は他の機械学習APIサービスでも実装が進むかもしれません。OpenCV 4.0は久々のメジャーバージョンアップで、パフォーマンスの向上はもちろん内部の実装も洗練されたようです。
Articles: Unsupervised Neural ~は教師なしで要約の生成を学習する手法で、構成に真新しさはあまりないですが要約に適用したのは上手いなという印象です。Unconventional Wisdom~はこれまでの常識とは異なる転移学習の方法で、こうした事態をみるとDNNは本当によくわからないなという気がします。
Resources: NHKの番組に対する検証は、一般に流布される関係性がいかに危ういものかを示唆していると思います。Fairness-Aware~は、機械学習を扱うなら一度は目を通しておきたい資料です。DeepMindからは強化学習、Graph Neural Networkに関するライブラリがそれぞれリリースされました。Graphは本当に時代が来ているなと感じます。
今週のSeriesは、休暇だったため一週お休みします。来週をお楽しみに。

News
ASCII.jp:Azure MLに「自動化された機械学習」が登場 (1/3)|さとうなおきの「週刊アジュール」
Drive.ai Brings Its Self-Driving Cars to Dallas Cowboy Fans | WIRED
ChangeLog · opencv/opencv Wiki · GitHub
Articles
[1810.05739] Unsupervised Neural Multi-document Abstractive Summarization
Unconventional Wisdom: A New Transfer Learning Approach Applied to Bengali Numeral Classification
[1810.04650] Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization
[1810.04996] A Simple Way to Deal with Cherry-picking
[1810.06682] Trellis Networks for Sequence Modeling
Deep Imitative Models for Flexible Inference, Planning, and Control
Resources
人工知能を“正しく”疑え データサイエンティストがNHK「AIに聞いてみた」の違和感を探る
Fairness-Aware Data Mining
Ten simple rules for scientists: Improving your writing productivity
Camelot: PDF Table Extraction for Humans — Camelot 0.2.3 documentation
機械学習で便利なluigiフレームワークの紹介 - エムスリーテックブログ
A/Bテストよりすごい?はじめてのインターリービング - Gunosyデータ分析ブログ
Bring Me A Spoon | Matterport3D Simulator and Room-to-Room (R2R) data for Vision-and-Language Navigation
GitHub - araffin/robotics-rl-srl
💥 Training Neural Nets on Larger Batches: Practical Tips for 1-GPU, Multi-GPU & Distributed setups
Piano Genie: An Intelligent Musical Interface
教師なし画像特徴表現学習の動向 {Un, Self} supervised representation learning (CVPR 2…
学習率の決め方 -LR range testとCyclical Learning Rate-
蒸留 第3回 | DeepX AI Blog
あなたの生産性を向上させるJupyter notebook Tips | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
A first look at Pytorch 1.0 – Towards Data Science
GitHub - deepmind/graph_nets: Build Graph Nets in Tensorflow
GitHub - deepmind/trfl: TensorFlow Reinforcement Learning
深層学習を勉強してリアルタイム映像表現に使ってみた話
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