ツイッターに降臨した深層学習の神Hinton先生のプロフィール,たった一言「deep learning」とだけ書いてあるの強すぎる 正真正銘の創造者の特権.余計な情報は必要なく,これだけで偉大さが全て伝わってしまう 神が「神です」と名乗っている感がある
Googleで論文を探し,探し出した論文をipadで読み,内容を雑にPyTorchで実装し,必要な書籍はAmazonで揃えて,自分の研究はGAFAに先を越されるという研究生活をしている
機械学習が実際に現実の問題を解決しているのかという話、強化学習では分野の大ボスがこんなジョークを言う有様なので、肩身が狭い…
海外の人に日本の機械学習の研究についてどう思っているか話題を振ると,研究の本題より先に「スライドのイラストに統一感がある」的なことを言われ,大体何のことを言っているのか察した
線形代数の講義名を「AI基礎I」,微積の講義名を「AI基礎II」,確率・統計の講義名を「AI基礎III」,普通のプログラミング演習をPythonにして「AI演習」にすれば,たちまち講義の受講者が爆増し(元々必修とか言わない),ドロップアウト率が減り,対外的にはAI教育をしている先端大学になれる
非常に喜ばしいニュース 深層学習の開発者であり,御三家とも呼ばれるGeoffrey Hinton,Yann LeCun,Yoshua Bengioの3人が,コンピュータ科学のノーベル賞とされるチューリング賞を受賞することに まさに現在のAIブームを巻き起こした創始者達が受賞するという象徴的な出来事 nyti.ms/2UXfl5T
今までGoogleで働いていたGANの父Ian Goodfellowが,機械学習プロジェクトのディレクターとしてアップルに転職した模様 かつてOpenAIで働いていたときの収入は約9000万円だったらしいが,今はどうなっているやら cnbc.com/2019/04/04/app…
先日,身内の機械学習に関する勉強会で使用した資料を公開しました! 強化学習で現在注目されている「好奇心」を用いた研究について出来る限り詳しく解説し,まとめています ICLR2019の論文やDeepMindの最新論文,私が知る強化学習のリソースも載せました ぜひご覧ください! speakerdeck.com/learn_learning…
私、この組合せ爆発を解説した「数え上げお姉さん」の動画の存在を昨日教えてもらって初めて知ったんですが、界隈では結構有名だったんでしょうか…? twitter.com/__tmats__/stat…
Googleの中の人が書いた機械学習製品開発のtips集 「機械学習を使わない手を恐れるな」というそもそもML以前のことから,特徴エンジニアリング,モデルのテスト,一度製品化した後に考えるべきことまで,色々載ってます "Best Practices for ML Engineering" martin.zinkevich.org/rules_of_ml/ru…
顔の静止画から生きて話しているような映像を生成 従来手法では生成元となる人物の画像が大量に必要だが,本手法では事前に様々な動画でメタ学習し,少数の顔画像で映像生成可 喋るドストエフスキー…(youtubeではモナリザなども) arxiv.org/abs/1905.08233
現在の深層学習技術の原型となるネオコグニトロンを開発した福島先生のインタビュー記事 本人が当時どのようなことを考え,試行錯誤して研究していたのかや,当時の研究環境だったNHKの研究所の懐の深さ(今もそうなのか?)が述べられていて面白い wired.jp/waia/2019/09_k…
音楽に合ったイメージをGANで生み出して可視化するNeural Synesthesiaという取り組み m.youtube.com/channel/UCu9a5… 面白い
"やりたいことを好き勝手にやって、それが結果に結びついた。ラッキーでした" 破壊力のある言葉 AIの未来開拓、甘利俊一さん 文化勲章に「ラッキー」:朝日新聞デジタル asahi.com/articles/ASMBW…
かつてAlphaGoと対局した世界最強の囲碁棋士イ・セドルが、もはやAIの打倒は不可能だとして引退を表明 DeepMindが用意した公式のAlphaGoとの対局で、1勝とはいえ勝てたのはこの人だけだったんですよね(他の人は全敗 Go master quits because AI 'cannot be defeated' bbc.com/news/technolog…
今日は、現在のインターネットの原型となったらARPANETに、最初の4ノードができた日(1969年12月5日)からちょうど50年の記念日っぽい これが結果として地球を覆うことになると思うと…
JPモルガンの投資戦略チームが出している,機械学習を用いた金融サービスに関する280ページのレポート 金融に生かせるML手法の解説,応用例や,実際に手法を応用した場合のリターンについて,定量的な分析を載せている(強化学習も載せているのは個人的な好感ポイント) cfasociety.org/cleveland/List…
テスラの自動運転車の制御AI視点で、行っている処理を可視化したもの semantic segmentation、object detection、depth estimationなど、最近の機械学習、特にCV技術の集合体感がある(なお学習に必要な計算資源も法外で、70000 GPU hoursとある…) tesla.com/autopilotAI
線形代数における行列に関する計算,操作,重要公式をまとめたPDF math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matr… 大学で習うようなレベルの線形代数の知識の他,線形代数の書籍や機械学習の文脈で頻出のものまで網羅しているため,PCで手軽に素早く参照できるリファレンスとして,大学の授業から研究まで幅広く使えそう
京都大学 数理解析学研究所の一般向け数学入門公開講座の講義ノートが公開されている kurims.kyoto-u.ac.jp/ja/special-01.… "入門"と付いていても大学までで習う数学とは一線を画すレベルの内容だが,最先端の数学に少しでも近づけるような工夫を凝らしたノートになっている ABC予想の件で有名な望月教授の講義も
深層学習の金融応用についてまとめたサーベイ論文 かなりの大著で52ページからなり,引用文献数も200を超えていて非常に網羅的 応用状況の分析や,仮想通貨関連の話題も含み,この論文を起点に色々な知見を得られそう "Deep Learning for Financial Applications : A Survey" arxiv.org/abs/2002.05786
資産運用を機械学習でやる手法をまとめたサーベイ論文 papers.ssrn.com/sol3/papers.cf… 単なるサーベイにとどまらず,論文中で紹介した手法を実装したColab Notebookへのリンクも付いているのは素晴らしい 強化学習だと,進化計算,好奇心による探索などもやっていて,かなり幅広い colab.research.google.com/drive/1FzLCI0A…
13秒の盛大なオチで笑った
これはすごい。ケンブリッジ大学が、新型コロナによる自主学習を助けるため、大学で使用している教科書を電子的に公開(HTMLフォーマット) cambridge.org/core/what-we-p… 分野は文理問わず、コンピュータサイエンス、経済、歴史、政治学、物理学習など様々 5月までの公開だそう
マサチューセッツ工科大学(MIT)の過去何年かのコンピュータサイエンスや電気工学等の授業が講義ビデオや授業資料のPDF含めて閲覧可能 ocw.mit.edu/courses/electr… プログラミングや数学,データサイエンス,ハード,ゲーム作成まで内容は様々 家にいながら,英語の勉強も兼ねて,十分過ぎるくらい学べそう