The Path to Machine Intelligence: Classic AI vs. Deep Learning vs. Biologic...
@AdrianZidaritz
Review of differences between artificial #neuralnetworks (ANNs) and the biological ones in the human brain. Authors posit that an ANN is still a long way from true intelligence, i.e. a system with continuous learning and the power to generalize. #AI
t.co/hHq4qqDNgd t.co/AjK6ugqRPL
DeepMind: The Podcast
@DeepMind
Discover how organisations like @DNDI are using the #AlphaFold database to accelerate their research into NTDs: t.co/RYMHCTVGI3
#WorldNTDDay 3/3
現役データサイエンティストが語る！データサイエンティストってどんな仕事？｜株式会社DXIA 広報 ｜DXの最前線を発信｜note
@rejoui1
DXIAさんのnoteが「注目記事」として、note公式アカウントに紹介されました！
デジタルイノベーション(DIA)理事らとともに、代表の菅がデータサイエンティストのお仕事事情のリアルを語った動画の紹介記事となっています。
記事🗒️t.co/qzm91c8KkM
ダイジェスト動画▶️t.co/K7F9nof6yi t.co/18MIGYULzk
NeurIPS 2021
@K_Ryuichirou
Data-Centric AI まとめの資料そろそろ公開してもよいのかなあ、みんな見られるようになったみたいだし t.co/RGL9ZFnzWX
Regression and Other Stories
@Rami_Krispin
Resources 📚
PDF (book website): t.co/v8Imf3FJGt
Amazon: t.co/2EMboLHe16
Starbucks cost index (i.e., cost as the number of granda cappuccino caps):
Amazon: 27 ☕️
PDF: 0 ☕️ 🦄
Thanks to the authors for making this book available for free online! 🙏🏼
@avehtari
We've added Regression and Other Stories PDF to the book website t.co/BgKvE90xQv. The PDF is free to view and download for personal use only. Not for re-distribution, re-sale or use in derivative works. W/ permission from Cambridge University Press t.co/Im2Z6mzccU t.co/7bCNhrymoQ
@davidfoxcroft
Great to see this excellent practical book on regression made freely available as a pdf t.co/UGi9Ma1iT4
「市街地衛星画像の超解像化」コンペにチャレンジ！ その結果と衛星データの可能性 | 宙畑
Fourth Workshop on Image Matching: Local Features & Beyond
@ducha_aiki
Image Matching Workshop #CVPR2022 Call for papers:
Topics: anything related to image matching, reloc, etc.
Deadline: March 28, 2022.
Notifications: April 4, 2022.
Submissions must contain novel work and will be indexed in IEEE Xplore/CVF.
t.co/df1yrvhwgY
@CVPR
GitHub - go5paopao/quevico-salary-prediction-1st-place-solution
@pppaaaooo
そういえば遠い昔にあった謎コンペの解法の雑コード公開しました（公開してたと思ってたらprivateになってた）
誰も知らないと思いますがREADME読むとだいたい分かります！
t.co/4j5OojAVLK
「製造領域での AI 適用と工場IoTデータ活用基盤としてのクラウド利用」グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 製造業担当 インダストリー ディレクタ...
@industrial_ds
AWSやGCPが工場にガンガン入ってくる日が来るのかな🤔クラウド利用は、セキュリティ面で稟議下りず、頓挫する事例ありますが、ISMAPが打開策になるのかな。
「製造領域での AI 適用と工場IoTデータ活用基盤としてのクラウド利用」グーグル・クラウド・ジャパン t.co/jUqf8vrosw
Community content of the week (01/27/2022) - Community Calls - Hugging Face...
@ThomasSimonini
[6/7]
But there is so much more awesome content created by our amazing creators this week 😻, you can check the whole list here 👉 t.co/RTHkpa9POD
@ThomasSimonini
[1/7]
It's time for our weekly showcase of @huggingface
community 🎉where we publish community-made tutorials, articles, videos, models, and spaces demos 🤗
👉The list: t.co/RTHkpa9POD
⤵️Check out our top picks t.co/f4Ncqljss0
Job Application for Research Engineer, Language & RL at OpenAI
@ryan_t_lowe
On that note, we're building an “applied alignment” team to make sure that the models OpenAI deploys are aligned. It’s ML research, engineering, and social science. Our current job posting is for RE (t.co/Y4eCV36PZw), but if you’re interested please send me a message! ❤️
Aligning Language Models to Follow Instructions
@mark_riedl
I really hate how “aligned” is now being used to mean “preference” or “human-in-the-loop” t.co/0Nea3aB9IQ
@sama
We trained InstructGPT to follow instructions, making it much more aligned with human intent.
InstructGPT, now in our API, is safer and more functional than previous models.
See example about the moon landing!
One small step for alignment research...
t.co/Z2Xf7UQKz2 t.co/MsbexW6rkO
@gdb
Our API is now powered by InstructGPT, language models trained to follow instructions rather than follow the pattern set by example (which is how GPT-3 works).
Much easier to use, and much more aligned with our vision of how safe AI models should operate: t.co/v9pmjxuhge t.co/3Ykp6IDtyy
17 Encoding categorical data | Tidy Modeling with R
@topepos
The final chapter of the #rstats "Tidy Models with R" book is available:
t.co/IY06L8GWjk t.co/70xqqtS342
Mothers and Machine Learning | Vector Institute for Artificial Intelligence
@SashaMTL
Oh my wow, this is an AMAZING initiative:
t.co/wjXG58A3J0
Great job @VectorInst !! Let me know if you are looking for guest speakers 😊👩💻
Full article: Automated recognition of functioning, activity and participat...
@Maxwell_110
Automated recognition of ICF by NLP 📝
t.co/KdBJJuhg6m
COVID-19 入院患者の ICF（生活機能と障害の分類）とそのレベルを非構造化データである電子カルテから予測
BERT にてテキストをベクトル化し，クラス分類には SVM を，レベル分類には logistic 回帰を使用し，IAA や F1 等で評価 t.co/APO9GZNIle
[2107.03727] Neural Network Potentials: A Concise Overview of Methods
@hillbig
Neural Network Potential（原子構造からポテンシャルエネルギーをNNで回帰）の歴史。初期は難しかった不変性、示量性の考慮はほぼ解決し、近年は学習ベース記述子に置き変わる。遠距離相互作用の考慮（静電力, 分散力, スピンモーメント等）、学習データ生成等が今後の課題 t.co/wmjMHOCSho
@hillbig
History of neural network potential methods(predict potential energy from the atomic structure by NN). Incorporating all invariances was challenging but now are solved. The remaining issues are non-local interactions and training data generation. t.co/wmjMHOCSho
An approach for implementing and deploying Graph Deep Learning Models in pr...
@ISID_AI_team
グラフニューラルネットワークのデプロイ・運用のアーキテクチャに関する解説記事でした
GNNでの実際の運用アーキテクチャの記事は珍しいです
GremlinをAmazon Neptuneで使用しています
t.co/xWH6N1O44E
13_データアナリスト - デジタル庁HERP
@data_analyst_
デジタル庁のデータアナリストの求人見たけど、数人しかいないスタートアップですかレベルで業務範囲がめちゃくちゃに広い。情報の業務についての事前調査（つまり「データ分析」そのもの）が弱いとしか思えない。全部ちゃんとやるなら採用人数の桁が3桁足りない。
t.co/d84WjKr1S1
AIと作り出す新しい表現のかたち 人間の猿真似ではない“創るためのAI” - ログミーTech
@qosmo_inc
【#創るためのAI セミナー記事 vol.2】徳井 @naotokui 著書に関するセミナーの内容をログミーTechにて全編4回に分けて公開中です！前回に続き第2弾はQosmoの取り組みをご紹介しながら、新しい表現の追求について語ります👉t.co/jo8QFiSUnZ t.co/2CXHKNe7L0
[2201.11279] Revisiting RCAN: Improved Training for Image Super-Resolution
@s_aiueo32
近頃 RepVGG や ConvNeXt が話題ですが、超解像にも RCAN-it (improved training) が来ました。400層からなる RCAN はまだまだアンダーフィットであるとし、長時間学習・SiLU採用・パッチサイズ増大によってベースラインから0.44dBの向上し、CRAN・SwinIRとコンパラ。 t.co/YUii75ER9E
[2201.11732] IGLUE: A Benchmark for Transfer Learning across Modalities, Ta...
@ebugliarello
Voilà IGLUE🧊 The Image-Grounded Language Understanding Evaluation benchmark 📈
IGLUE brings together 4 vision-and-language tasks across 20 languages
And, brr, is it cold outside the Anglosphere 🥶
📄 t.co/XXk3y8fLzH
👩💻 t.co/axXixaTe8G
🌐 t.co/TM26acRH9x t.co/P6NUNsmVZd
Weekly Kaggle News #111 | Revue
@upura0
Weekly Kaggle News #111
t.co/iA3uK0cUZz
Kaggle 上の CPU/GPU 実行環境でのセッション時間の制限が3時間緩和され、12時間に。ダークテーマの微修正も実施されました。その他、コンペ解法記事や関連の機械学習の話題を取り上げています📩
数億のデータで作るサービス横断型レコメンデーション 機械学習のプロフェッショナルが集まるMachine Learning室 - ログミーTech
@logmi_tech
【新着】「実際にパフォーマンスが出るかをオンラインやオフラインで評価して、リリースして、会社に貢献する仕事をしています。」
#機械学習 #エンジニア
数億のデータで作るサービス横断型レコメンデーション 機械学習のプロフェッショナルが集まるMachine Learning室 t.co/tlmPBJfPtb t.co/xnMUQUGrVM
@LINE_DEV
昨年開催した「新卒採用 職域別エンジニア座談会」について、機械学習エンジニア（ML）会の組織紹介セッションの書き起こし記事が公開されました。
具体例を交えての業務内容、組織の構造や技術環境、プロジェクトの進め方、求めるスキル・マインドセットなどを解説しました。
t.co/wKjdLmONZ4
How Prime Video updates its app for more than 8,000 device types - Amazon S...
@film_girl
People on the orange site are deriding thus, but I’m actually thrilled to see Wasm use cases like this! t.co/kdKcMttX2Z
@kaepora
This is a great read: how Amazon Prime used Rust, WebAssembly and egui to cut video latency by ~half: t.co/RYz0Dza0xa
@serby
This is how we are using JavaScript, Rust, WASM and C++ to make Prime Video Living Room Client faster, smoother, and more reliable for our customers.
If you want to join to the team making this happen, please get in touch. #tech…t.co/w34kWGbwkk t.co/cckdo5DgwS
バンダイナムコ研究所・データサイエンス・チャレンジ振り返り会 - connpass
@bnken8765
バンダイナムコ研究所が開催しました「データサイエンスチャレンジ」多くの方々に参加いただき、ありがとうございました
３月10日19時~20時にオンラインにて「振り返り会」を開催することが決定しました
定員30名様・入場無料ですので
ぜひ下記サイトからお申込みください
t.co/q5b8s3SmZ6 t.co/jiw0zzSctv
【深層学習】GPT-3 ③ 社会的影響編 - AIを誤用しないために【ディープラーニングの世界vol.41】#127 #VRアカデミア #DeepLe...
@AIcia_Solid
【YouTube 新作公開！ 1/28(金) 20:00~🎉】
GPT-3 の4部作の最終回！🔥
社会的影響についてまとめました！
純粋な技術というより、使い方についてです😮
なぜそんな事を考えないといけないのかについても少し語りました😊
乞うご期待！😎🎉🎉🎉
#VRアカデミア
YouTube → t.co/Li0TlrCXSu t.co/XqHirkpWSR
ステレオカメラ リアルタイム3Dビジョン FPGA高速処理 | ナノシード
@fujiilab_stu
水中で計測できるらしいがそのまま沈めても問題ないのかな気になる
t.co/iQ7O1vWLhQ
bert-base-uncased · Hugging Face
@osanseviero
A very cool feature at @huggingface is that model cards are now linked directly with their corresponding datasets and demos 🤩
👉Check it out! t.co/Qo71fsLx5u
It's fun to go and explore datasets, models and Spaces linked together! t.co/0l4Piuenlk
コスプレしたアインシュタイン？強力な生成モデルGLIDE | AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文・技術情報メディア
@ai_scholar
言語から画像を生成するDALL-Eの後を継ぐ、OpenAIの新作GLIDEについて紹介します。高解像度な画像生成ができる拡散モデルを利用しています。創作ツールとして公開モデルで遊んでみでください。
t.co/bwDOMgM8j6
OpenAI GPT-3 Text Embeddings - Really a new state-of-the-art in dense text ...
@ylecun
An extensive comparison of OpenAI's GPT-3 embeddings with a number of (smaller) freely-available open models on a number of NLP benchmarks.
Bottom line: don't be hypnotized by hype and size.
Blog post: t.co/RSiqJIJY6G t.co/XcGv1LUU0p
GitHub - facebookresearch/moolib: A library for distributed ML training wit...
@HeinrichKuttler
New plaything! 📦🎁🚀🐮 We'd like to present 🐄moolib🐄, our distributed ML library.
t.co/tAtYUrMo9Z
@HeinrichKuttler
That's all! A fully scalable agent in a few lines of code.
To learn more about moolib, check out our repo [1], read our whitepaper [2] or look at our API documentation [3].
[1] t.co/tAtYUrMo9Z
[2] t.co/n850k3SJIQ
[3] t.co/yVYXomkDkz
[LIVE] Rasa Reading Group: Training language models to follow instructions ...
@rctatman
Livestream today is (surprise!) another reading group.
(yes, it's that new openai paper, no, there's no way we're getting through all of it, it's like 60 pages) t.co/ViTgljrdU3
Call for Papers – Aies Conference
@rcalo
Got a paper related to artificial intelligence, ethics, and society? t.co/KycnGbFEWC (due February 22)
@AIESConf
Less than a month before the @AIESConf paper submission deadline! CFP below. All the usual (and new) topics are in scope, but we also have interaction of humans and AI as a theme.
t.co/bPTfyqpkf8
Relative Wealth Index - Humanitarian Data Exchange
@schrep
And like all our best research, it’s been made publicly available for everyone to work with: t.co/eWTLQ3c4Ks
[2103.01775] No-Transaction Band Network: A Neural Network Architecture for...
@ktrmnm
かじっているので、どういう実装なのかかなり気になる。効用とかモデルとか…。
ところで、pytorch用deep hedgingライブラリ、インターンさん中心に開発してます。 t.co/O36nJp0lRF
論文もよろしくね。
t.co/iMzXGl08Pm
GitHub - pfnet-research/pfhedge: PyTorch-based framework for Deep Hedging
@ktrmnm
かじっているので、どういう実装なのかかなり気になる。効用とかモデルとか…。
ところで、pytorch用deep hedgingライブラリ、インターンさん中心に開発してます。 t.co/O36nJp0lRF
論文もよろしくね。
t.co/iMzXGl08Pm
「マルチモーダルAI」を医療に応用、患者情報も学習した画像診断AIの実力とは | 日経クロステック（xTECH）
@CeoImed
「画像に他の患者情報を加えることでAI診断の精度を上げる」
超音波画像に年齢・性別、肝臓の炎症所見などを加えると、肝腫瘤の良悪性の判別精度がかなり上がったという研究
臨床現場でも画像のみで判断ということはなく、様々な患者情報をあわせて診断します
t.co/9Ox4L8Gmnq t.co/UOHTQWuMB4
Neural Architecture Search (NAS): basic principles and different approaches...
@theaisummer
Neural Architecture Search (NAS) is the process of automating the design of neural networks’ topology.
In this article, we discuss its basic principles and the most popular approaches. Pytorch implementation is also included at the end.
t.co/xDobX7XnW4