連載目次 用語解説 統計学／機械学習における平均絶対誤差（MAE：Mean Absolute Error）とは、各データに対して「予測値と正解値の差（＝誤差）」の絶対値を計算し、その総和をデータ数で割った値（＝平均値）を出力する関数である。（図1）。なお誤差は、「予測値－正解値」ではなく「正解値－予測値」でもよい（ただし両者では微分時の結果の＋1／－1が逆になる）。 上記の式から1/nを外すと（＝総和だけで平均しない場合）、L1ノルム（マンハッタン距離）の式と同じになる。このことからMAEは、L1損失（L1 Loss）やL1ノルム損失（L1-norm Loss）とも呼ばれる。 用途と特徴 MAEは主に、回帰問題における出力層の評価関数として用いられる。また、損失関数として使われることもある。 MAEよりもMSE（平均二乗誤差）やRMSE（MSEの平方根）の方が有名であるが、MSE／RMSE
Googleは、5月19日未明に開催したオンラインイベント「Google I/O 2021」で、同社が開発した新たなAI専用のシステム「TPU v4」を発表しました。 参考：Google、機械学習専用の第三世代プロセッサ「TPU 3.0」を発表。Google初の液冷システム採用。Google I/O 2018 「Pod」と呼ばれる1つのシステム単位あたり4096個のチップが搭載され、チップは超高速なネットワークで接続されています。 これによりPodは1エクサフロップを超える高い演算性能を実現。Google CEOのサンダー・ピチャイ氏は「私たちにとって歴史的マイルストーンだ」と次のように基調講演で話しました。 「This is the fastest system, we ever deployed at Google. Historic milestone for us.」（これまでGo
あいおいニッセイ同和損害保険の米子会社である米Aioi Nissay Dowa Insurance Services USA（AIS）は2021年5月18日（米国時間）、自動運転車のセンサーデータを使用した機械学習を米IonQ（イオンQ）製の量子コンピューターを使って検証したと明らかにした。イオントラップ方式であるIonQの利用事例が明らかになるのは珍しい。 量子コンピューターを使った機械学習は「量子機械学習」と呼ばれる。AISは米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）の量子コンピューターサービス「Amazon Braket」経由でIonQのハードウエアを利用したことから、その詳細をAWSの公式ブログで公表している。AISは今回、レベル1／レベル2の自動運転車のセンサーデータ（テレマティクスによって収集したデータ）を基に、その車が安全か危険かを判定する
タイトル通りですが、WSL2のUbuntuにCUDAをインストールして、PyTorchでCUDAを利用する方法を紹介します。 そこまで難しい設定はありませんが、2021年4月17日時点ではWindows Insider Programに参加して、Windows10のビルドバージョンを20145以上にする必要があります。 多少面倒なのとdev版のビルドバージョンを利用する必要がありますが、WSLでGPUを使えるようになるのは便利すぎます。 実行環境 Windows10 Pro (OSビルド 21359)Ubuntu 20.04 on WSL2GeForce MX350CUDA Toolkit 11.3Python 3.8PyTorch 1.8.1 さらっと書きましたが、GeForce MX350でCUDA&PyTorchを使おうとする人ってどのくらいいるのでしょうか、、、 Windows10
AIやディープラーニングの基礎が学べるビジネスパーソン向け動画講座「AI For Everyone」の日本語版「すべての人のためのAIリテラシー講座」がこのほど公開された。 グローバルなオンライン講座プラットフォーム「Coursera」で世界60万人以上が受講した英語講座「AI For Everyone」に、日本のAI研究の第一人者・松尾豊氏による日本向けコンテンツを加えたものだ。 受講は無料。テストを受けてCourseraが発行する受講修了証を取得したい場合は49ドルかかる。 英語版のAI For Everyoneは、ニューラルネットワークや機械学習、ディープラーニングなどAI用語の解説や、組織の課題解決にAIを適用するための方法、AI関連の社会的議論などを学べる、Corceraの共同創業者アンドリュー・ン氏による講座だ。 日本版は、英語版の音声を日本語テキスト化した講座に加えて、松尾氏
Googleが年次開発者向け会議「Google I/O 2021」の中で、対話特化型の言語モデル「LaMDA」を発表しました。 LaMDA: our breakthrough conversation technology https://blog.google/technology/ai/lamda/ Google showed off its next-generation AI by talking to Pluto and a paper airplane - The Verge https://www.theverge.com/2021/5/18/22442328/google-io-2021-ai-language-model-lamda-pluto 新たに発表されたLaMDAは、「Transformer」という言語理解用ニューラルネットワークアーキテクチャを採用した対話特化型
Boilerplate is code that is often reimplemented with little to no functional variation. Deep Learning boilerplate makes deep learning code hard to read, reuse, reproduce, and debug. PyTorch Lighting is a lightweight PyTorch wrapper for high-performance AI research. Organizing PyTorch code with Lightning enables automatic checkpointing, logging, seamless training on multiple GPUs, TPUs, CPUs, and t
グーグルの画像認識AI、乳がんや皮膚病の判定にも使えるみたい #GoogleIO2021.05.19 07:448,975 福田ミホ 写真を顔で検索できるみたいに、レントゲン画像から病変を検出するなど。 今日のGoogle I/Oのキーノートでは、Android 12やWear OSといった完成形のものだけでなく、現在研究段階の技術も発表されてました。中でも既存のGoogleの技術を使いつつもその枠を超えていたのが、医療への応用事例。GoogleのChief Health Officer、Karen DeSalvo氏が、人工知能（AI）による画像認識技術を応用したふたつの事例をシェアしてくれました。 乳がん検査をより効率化、早期発見へ Image: Google/YouTubeひとつめは、女性の8人に1人がかかるという乳がんの早期発見に役立つ技術です。乳がんの早期発見に広く使われているレン
Google Cloud unveils Vertex AI, one platform, every ML tool you need Today at Google I/O, we announced the general availability of Vertex AI, a managed machine learning (ML) platform that allows companies to accelerate the deployment and maintenance of artificial intelligence (AI) models. Vertex AI requires nearly 80% fewer lines of code to train a model versus competitive platforms1, enabling dat
Computer Vision 2.0 Let the pixels backprop to the future pip install kornia Why Kornia? Kornia is a differentiable library that allows classical computer vision to be integrated into deep learning models.
はじめに 普段、深層学習のフレームワークとしてはPyTorchをよく使っていますが、そのPyTorchがベースとなっている「Kornia」という画像処理ライブラリについて最近知りました。 そこで基本的な機能や使い方を調べてみたので、備忘録として残しておきます。 Korniaとは Korniaは、PyTorchをバックエンドとして実装されているオープンソースのコンピュータービジョンライブラリです。 (Kornia GitHub) It consists of a set of routines and differentiable modules to solve generic computer vision problems. At its core, the package uses PyTorch as its main backend both for efficiency and
「男性は成績優秀者が多い代わりに落伍者も多い」といった研究結果や男性の自閉スペクトラム症(ASD)発症頻度は女性の約4倍といった事実から、「男女の脳には有意な差が存在する」という見解が存在します。しかし、脳における性差の専門家であるロザリンドフランクリン医科学大学のリーズ・エリオット教授が「男女の脳にはサイズ以外の有意な差はない」と発表しました。 Dump the “dimorphism”: Comprehensive synthesis of human brain studies reveals few male-female differences beyond size - ScienceDirect https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763421000804 You don't have a male o
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