AutoML: Automating the design of machine learning models for autonomous driving

AutoML: Automating the design of machine learning models for autonomous driving

Through a collaboration with Google AI researchers we’re putting cutting-edge research into practice to automatically generate neural nets.

77 mentions: @GoogleAI@johnkrafcik@Waymo@kazunori_279@jaguring1@arutema47@icoxfog417@andyjayhawk
Keywords: automl
Date: 2019/01/15 16:58

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@icoxfog417 自動運転車を開発するWaymoでの、Auto MLの活用事例。様々な街に最適化するなどの用途を想定しているよう。精度を固定し速度を上げる、速度を固定し精度を上げる、の2パターンを試し何でも効果を確認。フルの学習を行うと探索時間がかさむため、代理タスクを設計し用いている t.co/6r6kp6eJhv
@GoogleAI We are happy to collaborate with @Waymo researchers to automate the design of #machinelearning models to make self-driving cars a reality. For more details, check out their blog post at t.co/gySvky7HgO
@johnkrafcik One of the benefits of being part of the Alphabet family is our close collaboration with Google. Read how Waymo is putting cutting-edge AutoML research into practice. t.co/FUdttkLr4A
@Waymo Our researchers have teamed up with @GoogleAI to put cutting-edge AutoML research into practice by automatically generating neural nets for our self-driving cars. The results? Faster and more accurate nets for our vehicles. t.co/dZGhTI1faF
@kazunori_279 WaymoでのLiDARセグメンテーションへのAutoML適用事例。1万種の設計を生成、うち100種を学習させ、最良のものを採用。Jeff Deanの予言どおり、MLはMLが作る時代に。 t.co/wzmlWtsZFS
@jaguring1 機械学習モデルの設計を自動化する試み(AutoML:自動機械学習)は、自動運転においても始まっているとWaymoチームが報告。 AutoML: Automating the design of machine learning models for autonomous driving t.co/Z5vfkwg6Z2
@arutema47 AutoMLを用いてレイテンシ+精度を最適化するLiDAR用ネットワークを自動で学習。レイテンシ(≒演算量)を最適化するためにpoolingやdeconvを組み合わせた人間じゃ考えつかないようなネットワーク構造が出てきてポカーン t.co/w6f6hnFxLQ t.co/S9rC5bGSU3
@andyjayhawk Waymo is now using neural nets to train other neural nets, a process called AutoML. This will allow the company to bring its self-driving fleet to more cities faster, Waymo argues t.co/DgVzGsyysN
@shinyaelix Waymoでの自動アーキテクチャ探索事例。もともと使いたいLiDAR segmentationのデータセットだと一回の実験だけで何日も学習に時間がかかってしまうため、これで探索すると何千日もかかってしまう。そこで数時間で終わるタスク似たタスク(proxy task)を使って効率よく探索 t.co/crM3eaAFKN

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