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ML

Machine learning (ML) is the scientific study of algorithms and statistical models that computer systems use in order to perform a specific task effectively without using explicit instructions, relying on patterns and inference instead.

線虫に着想を得たデータ入力に継続的に適応する柔軟なニューラルネットワーク
ML

線虫に着想を得たデータ入力に継続的に適応する柔軟なニューラルネットワーク

MITの研究者は、トレーニング段階だけでなく、推論中にも学習する一種のニューラルネットワーク(NN)を開発した。Liquid Networkと呼ばれるこの柔軟なアルゴリズムは、基礎となる方程式を変化させ、新しいデータ入力に継続的に適応することで、現状のNNの欠点を満たすことが企図されている。

疎なデータから視覚的概念を素早く学習するのを助けるDNNの階層構造
ML

疎なデータから視覚的概念を素早く学習するのを助けるDNNの階層構造

ジョージタウン大学医療センターで神経科学の教授を務めるMaximilian RiesenhuberとUC バークレーの博士研究員Joshua Ruleは、ディープニューラルネットワークは、事前学習を応用した手法を利用すると、人間の知能のように疎なデータから学習することができる、と主張している。

「稀な事故」を含んだ自律走行シミュレーション
Autonomous Vehicle

「稀な事故」を含んだ自律走行シミュレーション

MITで開発された自律走行車(AV)を訓練するためのシミュレーションシステムは、実際の道路を走行する前に、車が最悪のシナリオに直面した場合に備えるための学習を支援する。その学習内容は新しい道路や新規の複雑で衝突に近い状況など、これまでに遭遇したことのないシナリオを含んでいる。

与信審査アルゴリズムの改善要求を飲んでも融資は得られない
ML

与信審査アルゴリズムの改善要求を飲んでも融資は得られない

ハーバード大学とマイクロソフトの研究者による最新研究では、リコース生成アルゴリズムが結果を改善しないという強い証拠が見つかった。それは、銀行や金融機関などの利害関係者がモデルを再教育して更新したり、データの新しいパターンに適応するためにフレームワークを使用したりすると、アルゴリズムによって生成されたリコースが無効になる傾向があるからだ。

DeepMind、ルールを自ら学習し囲碁や将棋、チェス、アタリをマスターするAIを発表
ML

DeepMind、ルールを自ら学習し囲碁や将棋、チェス、アタリをマスターするAIを発表

Alphabet傘下のAI研究所DeepMindは23日、ゲームのルールを自ら学習し、より現実世界への応用可能性の高い最新モデル「MuZero」に関する論文をネイチャー誌に発表した。MuZeroは57種類の異なるAtariゲームで業界をリードする性能を達成し、囲碁、チェス、将棋では前作のAlphaZeroに匹敵する性能を発揮している。

Amazon、クラウドでの機械学習トレーニング用カスタムチップ「Trainium」を発表
Cloud

Amazon、クラウドでの機械学習トレーニング用カスタムチップ「Trainium」を発表

Amazonは1日、AWS Trainiumを発表した。これは、同社が費用対効果の高い機械学習モデルのトレーニングをクラウド上で提供するためにカスタム設計されたチップ。これは、インテルの新しいHabana Gaudiプロセッサを搭載したHabana GaudiベースのAmazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスが、機械学習トレーニングのために特別に構築されるのに先駆けて発表されたものである。