テスラが強力なスーパーコンピューターを使ったビジョンオンリーの自動運転アプローチを追求
今回は「テスラが強力なスーパーコンピューターを使ったビジョンオンリーの自動運転アプローチを追求」についてご紹介します。
関連ワード （Elon Musk、Tesla、コンピュータービジョン、スーパーコンピュータ、機械学習、自動運転等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
Tesla（テスラ）のElon Musk（イーロン・マスク）CEOは、少なくとも2019年頃から「Dojo」（ドージョー）という名のニューラルネットワークトレーニングコンピューターについて言及してきた。Dojoは、ビジョンオンリー（視覚のみ）の自動運転を実現するために、膨大な量の映像データを処理することができるコンピューターだとマスク氏はいう。Dojo自体はまだ開発中だが、米国時間6月22日、テスラは、Dojoが最終的に提供しようとしているものの開発プロトタイプ版となる、新しいスーパーコンピューターを公開した。
テスラのAI部門の責任者であるAndrej Karpathy（アンドレイ・カーパシー）氏が、米国時間6月21日に開催された「2021 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition」（コンピュータービジョンとパターン認識会議2021）において、同社の新しいスーパーコンピューターを公開したのだ。このコンピューターを利用することで、自動運転車に搭載されているレーダーやライダーのセンサーを捨て去り、高品質の光学カメラを採用することが可能になる。自動運転に関するワークショップで、カーパシー氏は、人間と同じようにコンピューターが新しい環境に対応するためには、膨大なデータセットと、そのデータセットを使って同社のニューラルネットベースの自動運転技術を訓練できる、巨大なスーパーコンピューターが必要だと説明した。こうして、今回のような「Dojo」の前身が生まれたのだ。
テスラの最新世代スーパーコンピューターは、10ペタバイトの「ホットティア」NVMeストレージを搭載し、毎秒1.6テラバイトのスピードで動作するとカーパシー氏はいう。その1.8EFLOPS（エクサフロップス）に及ぶ性能は、世界で5番目に強力なスーパーコンピューターになるかもしれないと彼は語ったが、後に、スーパーコンピューティングのTOP500ランキングに入るために必要な特定のベンチマークはまだ実行していないことを認めた。
「とはいえFLOPSで考えれば、きっと5位あたりに入るでしょう」とカーパシー氏はTechCrunchに語っている。「実際に現在5位にいるのは、NVIDIA（エヌビディア）のSelene（セレーネ）クラスターで、私たちのマシンに類似したアーキテクチャを採用し、同程度の数のGPUを搭載しています（向こうは4480個で、こちらは5760個、つまりあちらがやや少ない）」。
マスク氏は、以前からビジョン（視覚）のみでの自動運転を提唱してきたが、その主な理由はレーダーやライダーよりもカメラの方が速いからだ。2021年5月現在、北米で販売されているテスラのModel YおよびModel 3は、レーダーを使用せず、カメラと機械学習を利用して、アドバンスト運転支援システムとオートパイロットをサポートしている。
When radar and vision disagree, which one do you believe? Vision has much more precision, so better to double down on vision than do sensor fusion.
— Elon Musk (@elonmusk) April 10, 2021
レーダーとビジョンが一致しない場合、どちらを信じればよいでしょう？ビジョンの方がはるかに精度が高いのですから、センサーを混合して使うより、ビジョンを重視した方がいいでしょう。
自動運転を提供する企業の多くは、LiDARと高精細地図を使用している。つまり走行する場所の、道路の全車線とその接続方法、信号機などに関する非常に詳細な地図が必要になる。
カーパシー氏はワークショップの中で「主にニューラルネットワークを使用する、ビジョンベースの私たちのアプローチは、原理的には地球上のどこでも機能することができます」と語った。
いわば「生体コンピューター」である人間をシリコンコンピューターで置き換えることで、レイテンシーの低下（反応速度の向上）、360度の状況認識、Instagram（インスタグラム）をチェックしたりしない完璧な注意力を保ったドライバーが生まれる、とカーパシー氏はいう。
関連記事：テスラの北米向けModel 3とModel Yがレーダー非搭載に
カーパシー氏は、テスラのスーパーコンピューターがコンピュータービジョンを使ってドライバーの望ましくない行動を修正するシナリオをいくつか紹介した。例えばコンピューターの物体検知機能が働いて、歩行者を轢くことを防ぐ緊急ブレーキのシナリオや、遠くにある黄色の信号を識別して、まだ減速を始めていないドライバーに警告を送る交通制御状況に関する通知などだ。
また、テスラ車では、ペダル誤操作緩和機能と呼ばれる機能がすでに実証されている。これは、クルマが進路上の歩行者や、あるいは前方に走行できる道がないことを識別して、ドライバーが誤ってブレーキではなくアクセルを踏んだ場合に対応できる機能だ。このことによって、車の前の歩行者を救ったり、ドライバーが加速して川に飛び込んだりするのを防ぐことができる可能性が高まる。
テスラのスーパーコンピューターは、車両を取り囲む8台のカメラからの映像を毎秒36フレーム収集しており、それらは車両を取り巻く環境について非常に多くの情報を提供すると、カーパシー氏は説明する。
ビジョンオンリーのアプローチは、世界中で高精細な地図を収集、構築、維持することに比べれば拡張性が高い。しかしその一方で、物体の検出や運転を担当するニューラルネットワークが、人間の奥行きや速度への認識能力に匹敵するスピードで、膨大な量のデータを収集処理できなければならないため、課題が多いということができる。
カーパシー氏は、長年の研究の結果、この課題を教師付き学習の問題として扱うことで解決できると考えているという。カーパシー氏は、この技術をテストした結果、人口の少ない地域では人間の介入なしで運転できることがわかったが「サンフランシスコのような非常に障害物の多い環境では、間違いなくもっと苦労するでしょう」と述べている。高精細な地図や追加のセンサーなどの必要性を減らし、システムを真に機能させるためには、人口密集地への対応力を高めなければならない。
テスラのAIチームの持つ画期的技術の1つは、自動ラベル付けだ。これは、テスラのカメラでクルマから撮影された膨大な量の動画から、道路上の危険物などのラベルを自動的に付けることができるものだ。大規模なAIデータセットは、時間がかかる多くの手作業によるラベル付けを必要としてきた。特に、ニューラルネットワーク上の教師付き学習システムをうまく機能させるために必要な、きれいにラベル付けされたデータセットを手に入れようとしているときにはそれが顕著だった。
だがテスラは、この最新のスーパーコンピューターを使って、1本約10秒の動画を100万本集め、60億個の物体に奥行き、速度、加速度のラベルを付けた。これらは、1.5ペタバイトという膨大な量のストレージを占めている。確かにこれは膨大な量に思えるだろうが、テスラがビジョンシステムのみに依存した自動運転システムに求められる信頼性を実現するには、さらに多くのものが必要となる。そのため、より高度なAIを追求するために、テスラはこれまで以上に強力なスーパーコンピューターを開発し続ける必要があるのだ。
関連記事：テスラが車内カメラでAutopilot使用中のドライバーを監視
画像クレジット：Tesla
【原文】
Tesla CEO Elon Musk has been teasing a neural network training computer called ‘Dojo’ since at least 2019. Musk says Dojo will be able to process vast amounts of video data to achieve vision-only autonomous driving. While Dojo itself is still in development, Tesla today revealed a new supercomputer that will serve as a development prototype version of what Dojo will ultimately offer.
At the 2021 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition on Monday, Tesla’s head of AI, Andrej Karpathy, revealed the company’s new supercomputer that allows the automaker to ditch radar and lidar sensors on self-driving cars in favor of high-quality optical cameras. During his workshop on autonomous driving, Karpathy explained that to get a computer to respond to new environment in a way that a human can requires an immense dataset, and a massively powerful supercomputer to train the company’s neural net-based autonomous driving technology using that data set. Hence the development of these predecessors to Dojo.
Tesla’s newest-generation supercomputer has 10 petabytes of “hot tier” NVME storage and runs at 1.6 terrabytes per second, according to Karpathy. With 1.8 EFLOPS, he said it might be the fifth most powerful supercomputer in the world, but he conceded later that his team has not yet run the specific benchmark necessary to enter the TOP500 Supercomputing rankings.
“That said, if you take the total number of FLOPS it would indeed place somewhere around the fifth spot,” Karpathy told TechCrunch. “The fifth spot is currently occupied by NVIDIA with their Selene cluster, which has a very comparable architecture and similar number of GPUs (4480 vs ours 5760, so a bit less).”
Musk has been advocating for a vision-only approach to autonomy for some time, in large part because cameras are faster than radar or lidar . As of May, Tesla Model Y and Model 3 vehicles in North America are being built without radar, relying on cameras and machine learning to support its advanced driver assistance system and autopilot.
Many autonomous driving companies use lidar and high definition maps, which means they require incredibly detailed maps of the places where they’re operating, including all road lanes and how they connect, traffic lights and more.
“The approach we take is vision-based, primarily using neural networks that can in principle function anywhere on earth,” said Karpathy in his workshop.
Replacing a “meat computer,” or rather, a human, with a silicon computer results in lower latencies (better reaction time), 360 degree situational awareness and a fully attentive driver that never checks their Instagram, said Karpathy.
Karpathy shared some scenarios of how Tesla’s supercomputer employs computer vision to correct bad driver behavior, including an emergency braking scenario in which the computer’s object detection kicks in to save a pedestrian from being hit, and traffic control warning that can identify a yellow light in the distance and send an alert to a driver that hasn’t yet started to slow down.
Tesla vehicles have also already proven a feature called pedal misapplication mitigation, in which the car identifies pedestrians in its path, or even a lack of a driving path, and responds to the driver accidentally stepping on the gas instead of braking, potentially saving pedestrians in front of the vehicle or preventing the driver from accelerating into a river.
Tesla’s supercomputer collects video from eight cameras that surround the vehicle at 36 frames per second, which provides insane amounts of information about the environment surrounding the car, Karpathy explained.
While the vision-only approach is more scalable than collecting, building and maintaining high definition maps everywhere in the world, it’s also much more of a challenge, because the neural networks doing the object detection and handling the driving have to be able to collect and process vast quantities of data at speeds that match the depth and velocity recognition capabilities of a human.
Karpathy says after years of research, he believes it can be done by treating the challenge as a supervised learning problem. Engineers testing the tech found they could drive around sparsely populated areas with zero interventions, said Karpathy, but “definitely struggle a lot more in very adversarial environments like San Francisco.” For the system to truly work well and mitigate the need for things like high-definition maps and additional sensors, it’ll have to get much better at dealing with densely populated areas.
One of the Tesla AI team game changers has been auto-labeling, through which it can automatically label things like roadway hazards and other objects from millions of videos capture by vehicles on Tesla camera. Large AI datasets have often required a lot of manual labelling, which is time-consuming, especially when trying to arrive at the kind of cleanly-labelled data set required to make a supervised learning system on a neural network work well.
With this latest supercomputer, Tesla has accumulated 1 million videos of around 10 seconds each and labeled 6 billion objects with depth, velocity and acceleration. All of this takes up a whopping 1.5 petabytes of storage. That seems like a massive amount, but it’ll take a lot more before the company can achieve the kind of reliability it requires out of an automated driving system that relies on vision systems alone, hence the need to continue developing ever more powerful supercomputers in Tesla’s pursuit of more advanced AI.
（文： Rebecca Bellan、翻訳：sako）
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埼玉南東部を中心に運行している朝日自動車の公式ホームページです。東武線・ＪＲ線の駅発着の時刻表検索や路線図、採用情報などを掲載。
日本でも自動運転レベル3が解禁! 自動運転車関連銘柄はai...
この記事では、自動運転車関連銘柄について解説しています。自動運転車の概要や最新ニュースについて解説した上で、2020年に大きく上がっている自動運転車関連銘柄、おすすめの自動運転車関連銘柄リストについても取り上げています。
運転者適性診断の概要/独立行政法人自動車事故対策機構 Nasva...
独立行政法人自動車事故対策機構（NASVA）のサイト、自動車・チャイルドシートの安全性能評価の情報、運行管理者等指導講習、運転者適性診断による自動車事故の発生防止、介護料の支給、育成資金の貸付、家庭相談など自動車事故被害者や交通遺児への支援等役立つ情報を掲載しています。
日本経済新聞
日本経済新聞の電子版。日経や日経ＢＰの提供する経済、企業、国際、政治、マーケット、情報・通信、社会など各分野のニュース。ビジネス、マネー、IT、スポーツ、住宅、キャリアなどの専門情報も満載。
zmp.co.jp
自動運転技術を活用した車両やバス、一人乗りロボ、警備ロボ、宅配ロボ、物流ロボット、無人フォークリフトなどヒトとモノの移動を便利にするロボットを販売します。世界30ヵ国以上から採用したエンジニア＆スタッフが働く、株式会社ZMP。
神奈川県警察/運転免許証関係手続のご案内（目次）
指定自動車学校を卒業された方の学科試験は予約が必要です。 運転免許証更新等のご案内. 運転免許証（国内）更新手続 運転免許証の更新手続のご案内です。 運転免許証（国内）記載事項変更手続 本籍や住所、お名前を変更する手続のご案内です。
運転免許の試験問題攻略サイト | シカクン
運転免許を取るなら、手軽で軽快なウェブ模擬試験問題システム 『シカクン』にお任せ！外にいる時でも家にいる時でも、試験に出る問題を気軽に勉強出来ちゃいます！これを使えば一発合格間違いなし！
自動車の種類 - 一般財団法人 自動車検査登録情報協会
自動車の種類及び区分方法は道路運送車両法によるものと道路交通法によるものとがあるが、自動車の検査、登録、届出、強制保険については道路運. 普通自動車. 小型自動車. 軽自動車. 大型特殊自動車. 小型特殊自動車. 第1種原動機付自転車. 第2種原動機付自転車. 農耕作業用. 荷役運搬・土木建設作業用.
標準化で、世界をつなげる | 日本規格協会（Jsa）
ています。 本対訳版は、今後ますます注目を集める自動運転分野への理解をより一層深めるに役立つものであります。 自動運転の規格策定に携わる専門家が解説する貴重な機会です!
【自動運転車（スマートカー）】関連が株式テーマの銘柄一覧 | 株探
株式市場で注目される自動運転車（スマートカー）関連の株式テーマを有する銘柄を一覧で表示しており、銘柄探しが素早くできます。自動運転車（スマートカー）関連の事業や開発、研究などを行っています企業を一挙掲載。株価、ニュース、PER、PBR、配当利回りを併載しており、有望銘柄の選定など投資判断もできます。
3D自動車シミュレーター on Google Maps - フレームシンセシス
Googleマップ上で自動車を運転できます。 速度制限を守って安全運転するもよし、道路を無視して爆走するもよし、世界中を旅するもよし、どこかの駐車場に勝手に駐車するもよし、サーキット. を走るもよし。 遊びかたは自由です。
草莓导航 - 精品福利導航
歡迎訪問草莓導航，我们不以數量占優，只推薦業界精品網站。喜歡請按Ctrl+D收藏為書籤，方便下次訪問。
価格.com - 「買ってよかった」をすべてのひとに
「買ってよかった！」と思えるお買い物は価格.comから！ パソコンや家電から、ファッション、食品に至るまで、あらゆる製品・サービスを、販売価格やクチコミ情報、ランキングなどの視点から比較・検討できる、お買い物支援サイトです。
日産自動車ホームページ
電気自動車/e-POWER.
運行情報（JR、私鉄、地下鉄、新幹線、フライト） - Yahoo!路線情報
日本全国（北海道,東北,関東,中部,近畿,中国,四国,九州）で現在発生しているJR・新幹線・私鉄・地下鉄の運行情報や遅延情報、事故、運休、工事情報などを提供しています。主要空港のフライト情報も掲載中。
アダルト動画検索:インモラル
あなたの検索履歴. まだありません。
大屁股女脫光主動騎上來幹 - Eyny
自動登錄. 找回密碼. 密碼.
トヨタ ラインアップ | トヨタ自動車webサイト
*価格はパンク修理キット、タイヤ交換用工具付の価格です。 *保険料、税金（除く消費税）、登録料などの諸費用は別途申し受けます。 *自動車リサイクル法の施行により、リサイクル料金が別途必要となります。 *ボディカラーは、撮影...
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ヤマト運輸
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コンピュータビジョン - Wikipedia
コンピュータビジョン（computer vision）はコンピュータがデジタルな画像、または動画をいかによく理解できるか、ということを扱う研究分野である。
コンピューターおばあちゃん by... - YouTube
コスミック・インベンション - Topic. コスミック・インベンション 『ちょっとホントあとはウソ』.
コンピュータ - Wikipedia
コンピュータ（英語：computer、日本語：電子計算機（でんしけいさんき））は、主にトランジスタを含む電子回路を応用し、数値計算、情報処理、データ処理、文書作成、動画編集、遊戯など、複雑な（広義の）計算を高速、大量におこなうことを目的として開発された機械である。
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ハードウェア設定 на русский - Японский-Русский | Glosbe
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国立国会図書館デジタルコレクション
すべて 図書 雑誌 古典籍資料（貴重書等） 博士論文 官報 憲政資料 日本占領関係資料 プランゲ文庫 録音・映像関係資料 歴史的音源 地図 特殊デジタルコレ. クション 他機関デジタル化資料 電子書籍・電子雑誌.
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機械学習 - Wikipedia
機械学習（きかいがくしゅう、英: Machine Learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で、人工知能の一種であるとみなされている。
機械学習 - YouTube
機械学習. 16 видео 52 199 просмотров Обновлен 19 сент. 2018 г. 【機械学習】ロジスティック回帰（後編）| 多項ロジスティック回帰.
ainow.ai/2019/11/26/180809
機械学習に使われるPythonとは？ 機械学習とはAIの1つの要素技術です。 多くの企業で取り組むことができる技術の１つでしょう。 機械学習について理解するのに必要なことは3つあり、以下のようになります。
tjo.hatenablog.com/entry/2019/12/19/190000
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複…
kspub.co.jp/book/series/S043.html
［本シリーズの特徴］. 発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を解説。 ［今後の刊行予定］. ロボットの運動学習／統計的音響信号処理／転移学習／深層学習の理論／機械...
機械学習 はじめよう：連載｜gihyo.jp … 技術評論社
機械学習は，様々な分野で使われています。本連載では，「理論編」と「実践編」に分けて，機械学習の技術概念やコードの実装方法を紹介していきます。
機械学習アルゴリズム選択ガイド - SAS Japan
この記事では、関心対象の課題に適した機械学習アルゴリズムを特定・適用する方法を知りたいと考えている初級～中級レベルのデータ・サイエンティストや分析担当者を主な対象者としたガイド資料を紹介し、関連の基本知識をまとめます。
機械学習の用語集 - ML.NET | Microsoft Docs
Examples include clustering, topic modeling, and dimensionality reduction. 詳しくは、Wikipedia の教師なし学習の記事を参照してください。 For more information, see the Unsupervised learning article on Wikipedia.
【機械学習とは？】 種類別に簡単にわかりやすく紹介…｜Udemy...
「機械学習アルゴリズム」を使うことで、人間の書く固定的なプログラムでは解決しえない難しいタスクに取り組むことが可能になります。 つまり、機械学習は非記号処理的人工知能の範疇に含まれます。
機械学習入門者がおさえておくべき知識と勉強法｜Tech Play...
近年、機械学習というキーワードをよく耳にします。これから機械学習を勉強する方もいると思います。しかし機械学習について詳しいことがわからない方も多いはずです。この記事では、機械学習入門者に向けて、機械学習でできることや勉強法を解説していきます。
【保存版】機械学習とは | 意味や仕組み・勉強方法を徹底解説 | Ledge.ai
AI（人工知能）を支える技術である「機械学習」。本稿では、機械学習の意味やディープラーニングとの違い、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの学習手法、仕組みについて解説。さらに、機械学習の実際の活用事例や、学習方法もご紹介します。
機械学習 - Wiktionary
機(き)械(かい)学(がく)習(しゅう) • (kikai gakushū). (computing) machine learning.
機械学習＆ディープラーニング入門（概要編） - ＠It
機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。
avinton.com/academy/classification-regression
このアカデミーでは、機械学習における分類と回帰の違いについて整理します。この2つの違いを整理することによって、分類のアルゴリズムや回帰のアルゴリズムを学ぶための助けになればと思います。分類と回帰の位置づけとしては、両方とも教師あり学習にあたります。
amazon.co.jp/仕事ではじめる機械学習-有賀-康顕/dp/4873118255
4.6.7.8.9章がこの本の売り部分かなと、そのほかの部分は機械学習ある程度学んだ人には繰り返しの話かなと思います。 1章 機械学習プロジェクトのはじめ方 →主に機械学習プロジェクトの進め方、流れについての説明。 こんな風にプロジェクトは動くよ。
techscore.com/blog/2016/12/20...
x はハイパーパラメータで、y がモデル学習結果（汎化精度や誤差等）と置き換えて下さい。 x は 0 から 10 の間を 0.01 刻みで取りうるとし、この中で「y を最大化する x をできるだけ少ない探...
機械学習とは何か？ - 機械学習の定義と使える言い回し | Postd
この記事で、取り上げたいのは 「機械学習って何？」 ということです。 機械学習に興味がある人なら、少しはその内容について、かじったことがあるでしょう。ですが友人や同僚に機械学習の話をふると、誰かに「…
AI 機械学習Wiki | DataRobot AI人工知能用語集
あらゆるスキルレベルのビジネスおよび分析の専門家向けの機械学習、データサイエンス、人工知能（AI）に関する用語集です。
機械学習に関する情報 | note.nkmk.me
機械学習に関して学んだ情報一覧。 『Pythonではじめる機械学習』は機械学習を始めたい人に最適な良書. TensorFlow, Kerasの基本的な使い方（モデル構築・訓練・評価・予測）.
Weblio和英辞書 -「機械学習」の英語・英語例文・英語表現
「機械学習」は英語でどう表現する？【対訳】machine learning... - 1000万語以上収録！英訳・英文・英単語の使い分けならWeblio英和・和英辞書
medium.com/@SEKAINOOKAZAWA...
最近、販売された仕事で始める機械学習を買ったので、購入を考えられている方や機械学習を始めたいと思っている方に読んで、参考になればと思います。. “”仕事で始める機械学習”の要点をまとめてみたらとても良い入門書だった” is published by Okazawa Ryusuke.
See a recent post on Tumblr from @yosikou928 about...
See a recent post on Tumblr from @yosikou928 about 機械学習. Discover more posts about 機械学習.
東京電機大学
東京電機大学公式サイト。理工系大学として「実学尊重」「技術は人なり」「学生主役」の理念を核に、技術で社会に貢献する人材を育成。
itmedia.co.jp/enterprise/articles/1901/04/news009.html
「機械学習」には、「学習」と「推論」の2つのプロセスがあります。それぞれの役割を整理しつつ、ディープラーニングが機械学習にもたらした変化について併せて解説します。
newtechnologylifestyle.net...
また、この量の学習サンプル数となると、マシン性能のスペックや処理の非常に重要となってきます。 機械学習でのモデル構築のステップについて 皆さんは機械学習を行って予想モデルを構築するときに、どのようなステップで行っていきますか？
1行のコードで自動的に学習! 機械学習を自動化するAutoML...
3つの要点✔️ テーブルデータを自動で学習し、高パフォーマンスを発揮するAutoMLフレームワーク✔️ 既存のAutoMLフレームワークがモデルとハイパーパラメータの選択を重視している一方で、本手法は複数のレイヤーを用いてモデルのアンサンブルとスタッキングを行っている。✔️ この論文では、主要なAutoMLフレームワークの比較も行っている。AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Datawritten by Nick Erickson, Jonas Mueller, Alexander Shirkov, Hang Zhang, Pedro Larroy, Mu Li, Alexander Smola(Submitted on 13 Mar 2020)Comments: accepted by ICLR 2020 ConferenceSubjects: Machine Learning (stat.ML); Machine Learning (cs.LG)はじめにAutoML（Automated Machine Learning： 自動化された機械学習）とは、その名の通り機械学習モデルの設計・構築を自動化するための手法全般を指す用語です。ニューラルネットワークの構造を自動で探索するNAS（Network Architecture Search）やモデルのハイパーパラメータを探索するHPO（Hyper Parameter Optimization）もAutoMLの一部と言えるでしょう。AutoMLの魅力は、なんと言っても特別な機械学習や深層学習の知識がなくても強力な機械学習モデルの構築が可能になることです。また、すでに機械学習に精通しているエキスパートにとっても、モデル・アンサンブル手法・ハイパーパラメータの選択や特徴量選択・データの前処理といった作業はコストが高く、AutoMLを使うことでより効率的な作業が可能なります。
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
シリコンバレーの有名大学であるスタンフォード大学にて、Andrew Ngの教える機械学習の講義が人気を集めているそうです。 Andrew Ngは相当な有名人で、よくニュースで名前が出てきます。有名な例では、グーグルが「Google Brain」という名のニューラルネットワークを構築し、YouTubeの動画から「猫」を…
広島大学 | 広島大学
広島大学の公式ウェブサイトです。大学の活動やイベントの紹介、学部・研究科・センターなどの案内、入試情報などを掲載しています。
Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践
オンライン動画で学ぶ、ライトハウスラボ株式会社 代表取締役 金森 渉先生による授業。こんな方におすすめの授業です！Pythonを使って機械学習やディープラーニングを実装する基礎を学びたい方。
