Sure, DeepMind’s AI is impressive, but can it guide human intuition? （単に、スマホで、Googleが紹介する記事に反応しているだけですが。。。） thenextweb.com とり急ぎのコメント 面白そうな題名ではあります。こういう題名の場合、常識的に、どうい…

人工知能（AI）とは 以下の記事が勉強になる www.nttdata.com 注目点 注目すべき一文を引用する。 ただし、単純に第三世代のAIが第一世代のAIよりも優れているわけではありません。目的や用途によって最適な手法は異なるのです。 コメント コメントなどあれ…

（ 前提 ） （ 今日は、2012年ｘｘ月ｘｘ日です。（実際は、2021年なんですが。。。。楽しむために。） ） （いらすとや） ディープラーニングというのがあるらしい。 今日、以下のような記事をみた。 面白そう。。。 紹介したい記事1（記事日付：2012.11.01…

ディープラーニングハードウェアの未来についてのYannLeCun www.youtube.com 感想 まだ、しっかり、視聴してません。。。。

インテリジェント・単眼カメラ www.core.co.jp コメント 微妙に、面白そう

（予防保全と対比するような感じで）予知保全という言葉は、誰が流行らしているのか？ そもそもは、英語かな？？

ニューラルネットワークにおけるスパース性の重要性 EE Journal www.youtube.com 感想 （1回視聴しました。） * 英語がよくわかりませんでした。何回か挑戦します。

注目すべきAIスタートアップはどこかが、簡単には、わからない （いらすとや） 参考になりそうな記事 1 世界のAIベンチャー資金調達ランキングTOP10 (2020-04-24) zuva.io 1位と10位の情報を拝借 10位（Automation Anywhere) 資金調達額：$8億400万 1位 (Byt…

Harmful content can evolve quickly. Our new AI system adapts to tackle it. 有害なコンテンツはすぐに進化します。私たちの新しいAIシステムは、それに取り組むために適応します。 ai.facebook.com まだ内容読んでませんが。。。 ヘイトスピーチ的なもの…

時系列データの異常検知に関して。まあ、落ち着きましょう。。。 ポイント 前提というか、何をやっているのかを明確にする必要があると思う。 前提なしで、深層学習が頑張るとか頑張らないとか、別の技術が頑張るとか議論するのはおかしい。 書道家をつれて…

この記事の内容 強化学習についてまとめたい。 そのための下準備の記事 ポイントとして、 物体検出や、自然言語処理や、GANなどとの関係（どこが共通する部分か）など。 まだ、めちゃくちゃれべる、です。 強化学習とは 頭に浮かぶ、例は 棒を倒立させる制御…

Anomaly Detection in Univariate Time-series: A Survey on the State-of-the-Art 解読 以下で、紹介されていました。 ai-scholar.tech 注目点 アルゴリズムによる精度、処理時間とかの比較が、後半に乗っている。凄い！ https://arxiv.org/pdf/2004.00433.…

日経クロステックの記事『AIフレームワークとは：自社用AI開発の基本、機械学習モデルを効率作成』 面白そうなので、後で読もう。 active.nikkeibp.co.jp 注目点 AIフレームワークの代表的な事例 コメント 特にありません。

『オートエンコーダによる時系列データの教師なし異常検知』について ちょっと、前の記事ですが、以下などもながめつつ noleff.hatenablog.com この記事の目的 猫の画像をみせて、猫という認識結果を得る、など、深層学習にはいろんな期待（値）があるが。。…

Ledge.aiの記事『180種類以上の学習済みAIモデルを使い放題 AI開発の“痒いところ”に手が届くプロダクト』 学びがありそうなので。。。後で、読もう！ ledge.ai まず、へーと思った部分 引用 (https://ledge.ai/ax-ailia-sdk-interview/ より） また、モバイ…

見失いそうなので、、、取り急ぎ、hatenaに。Invariant Risk Minimization 解読 https://arxiv.org/pdf/1907.02893.pdf Arjovsky, M., Bottou, L., Gulrajani, I., & Lopez-Paz, D. (2019). Invariant risk minimization. arXiv preprint arXiv:1907.02893. …

Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations Raissi, M., Perdikaris, P., & Karniadakis, G. E. (2019). Physics-informed neural networ…