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SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場(vimeo + sli.do) 登壇者1:中山 英樹 氏(東京大学) 登壇者2:幡谷 龍一郎 氏(東京大学) 概要:データ拡張は画像認識の精度向上テクニックとして古くから用いられてきたが、最新の深層学習においても最重要技術の一つとして年々注目を集めており、多様かつ複雑な進化を遂げている。その成功のカギは、タスクに関する先見知識を活用しながら、如何にして汎化性能を高めるように訓練画像を変換あるいは生成するかにある。本講演では、データ拡張の原理や最新動向について解説すると共に、自動的なデータ拡張に関する講演者の研究事例についても紹介する。
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向
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データマイニングや機械学習をやるときによく問題となる「リーケージ」を防ぐ方法について論じた論文「Leakage in Data Mining: Formulation, Detecting, and Avoidance」(Kaufman, Shachar, et al., ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 6.4 (2012): 1-21.)を解説します。 主な内容は以下のとおりです。 ・過去に起きたリーケージの事例の紹介 ・リーケージを防ぐための2つの考え方 ・リーケージの発見 ・リーケージの修正
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
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西岡 賢一郎
第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。
機械学習モデルの判断根拠の説明
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2022/7/29 Deep Learning JP http://deeplearning.jp/seminar-2/
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大地 紺野
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド cvpaper.challenge はコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2019の目標「トップ会議30+本投稿」「2回以上のトップ会議網羅的サーベイ」 http://xpaperchallenge.org/cv/
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PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です(キーワード:Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio)
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Deep Learningを用いたロボット制御
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協調フィルタリング with Mahout
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Scrumワークショップ
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mi-4. 機械学習
mi-4. 機械学習
Smarttrade524
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Plus de Arata Honda
エキサイトで行ったサマーインターンの説明資料
Rnn+lstmを理解する
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Arata Honda
excite open beerbash 特別篇 AWSを語ろう! https://connpass.com/event/143424/ の登壇内容
2つのサービスをAWSに移行した話
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Arata Honda
Excite Lighting Talkで発表した資料
Config mapについて
Config mapについて
Arata Honda
第六回エキサイトビアバッシュの発表資料
Excite beer bash06
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Arata Honda
はじめてのパターン認識八章の8.3までの発表資料
はじめてのパターン認識第八章
はじめてのパターン認識第八章
Arata Honda
はじめてのパターン認識第三章の発表資料
はじめてのパターン認識第三章
はじめてのパターン認識第三章
Arata Honda
PRML3章の3.3までの発表資料
Prml 3 3.3
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Arata Honda
修論発表のスライド
ノイズあり教師のパーセプトロン学習の統計力学的解析
ノイズあり教師のパーセプトロン学習の統計力学的解析
Arata Honda
prmlのリッジ・lassoについて
正則化項について
正則化項について
Arata Honda
だいぶおざなりな発表スライドですが。
Prml6
Prml6
Arata Honda
Plus de Arata Honda
(10)
Rnn+lstmを理解する
Rnn+lstmを理解する
2つのサービスをAWSに移行した話
2つのサービスをAWSに移行した話
Config mapについて
Config mapについて
Excite beer bash06
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はじめてのパターン認識第八章
はじめてのパターン認識第八章
はじめてのパターン認識第三章
はじめてのパターン認識第三章
Prml 3 3.3
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ノイズあり教師のパーセプトロン学習の統計力学的解析
ノイズあり教師のパーセプトロン学習の統計力学的解析
正則化項について
正則化項について
Prml6
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Scikit-learnを使って 画像分類を行う
1.
Scikit-learnを使って 画像分類を行う 第一回 excite open
beerbash Womanメディア技術部 本田 新
2.
最近、機械学習がどうやら流行っている
3.
こんな本とかもでてる(絶賛読書中)
4.
でも、ぶっちゃけハードル高いんじゃないの?
5.
難しいポイント ①機械学習のためのデータづくり (これが一番むずかしい) ②モデルの選択 (何を使えば一番最適か)
6.
難しいポイント ①機械学習のためのデータづくり (これが一番むずかしい) ②モデルの選択 (何を使えば一番最適か) 実のところ実装に関しては難しくはない
7.
Scikit-learn pythonの機械学習のオープンソースライブラリ 回帰分析、識別、クラスタリングアルゴリズム等
8.
チートシートもある
9.
チートシートもある
10.
導入方法(Mac) pyenv install anaconda3-4.2.0 ※バージョンは調べてね
11.
導入方法(Mac) pyenv install anaconda3-4.2.0
12.
導入方法(Windows)
13.
導入方法(Windows)
14.
導入方法(Windows)
15.
導入方法(Windows)
16.
導入方法(Windows)
17.
画像分類のフロー “れ”というラベル “れ”というラベル 入力① 入力② 出力
18.
画像分類のフロー “れ”というラベル “れ”というラベル 入力① 入力② 出力
19.
Scikit-learnには事前処理されたデータがある ❏ アヤメの種類 ❏ 手書き文字画像 ❏
ボストンの家の価格 ❏ 糖尿病患者のデータ ❏ etc
20.
実際に分類する 1. データセットをインポート a. 学習用とテスト用にデータを分ける 2.
学習器のインポート 3. 学習 4. テスト
21.
データセットをインポート a. 学習用とテスト用にデータを分ける
22.
データセットをインポート a. 学習用とテスト用にデータを分ける 入力① 入力②
23.
データセットをインポート a. 学習用とテスト用にデータを分ける
24.
学習器のインポート
25.
学習
26.
テスト
27.
テスト
28.
たった11行で学習して精度比較まで行う
29.
たった11行で学習して精度比較まで行う
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