RT @sshinohe: 飛行機屋から見た典型的なブランディングの失敗例は『YS-11』だろう。欧米に対する「引け目」と不採算の「責任」にビビッてケツをまくった。開発側が直接懐が痛まなかったのも本気になれなかった理由だろう。
posted at 12:42:20
RT @currypurin: 地震コンペ、来たー！！！！！！ pic.twitter.com/1hDyR5HsHH
posted at 12:39:24
RT @currypurin: ・p4677の論文ではこのような図があり、trainはだいたい紫の部分のデータ+黄緑の最初の少しだけということがわかる。 ・とすると、testは黄緑の部分ということが予想される ・検証のためにtrainを分割して、予想したいデータの形がわかったとして、精度よく当てられるか検証するも自分の特徴では無理 pic.twitter.com/Qt0J0oKTSA
posted at 12:38:45
RT @shion_honda: シリアライズモジュールはpickle以外にもいろいろあるようですね。今回はpickleが使えなかったのでdillを使ってみました。 Pythonのシリアライズモジュール pickle marshal dill cloudpickle を比較する qiita.com/kojisuganuma/i… #Qiita
posted at 12:36:47
RT @NH_M_: ニールス・ボーアがプロの定義を「非常に狭い範囲で、生じうる間違いのすべてを経験した人」としていたのを思い出した twitter.com/gktpvocals/sta…
posted at 12:36:29
RT @hillbig: Symbolic regression is finding a symbolic expression that matches observation (e.g., Kepler's laws). AI Feynman uses physics inspired prior (units match, low-order polynomial, symmetry) and NN regression to search most of them successfully. arxiv.org/abs/1905.11481
posted at 12:35:47
RT @hillbig: CNNでモデルを大きくする場合、深さと幅と解像度を同時に適切に変える必要がある。探索空間が広いため、一つの係数でこれらのパラメータを導出する手法を提案、またそれにあわせたネットワーク（EfficientNet）を提案。1/8の大きさで6倍速いネットワークで同じ精度を達成 arxiv.org/abs/1905.11946
posted at 12:35:25
RT @smly: 大規模画像検索のコンペ Google Landmark Retrieval Challenge で2位入賞しました。Recognition track は3位。@lyakaap さんとのチーム戦でした。優勝は逃しましたがピュアなsolutionとしては実質優勝だと思ってます（負け惜しみ） www.kaggle.com/c/landmark-ret…
posted at 11:59:08
RT @shima__shima: IJCAI2020 名古屋と聞いていたけど，横浜になったようだ
posted at 11:58:40
RT @hillbig: 深層学習は最適化問題を解き学習を達成するが、従来の最適化の「最小解を高速に探索する」という観点では汎化現象を説明できず、最適化の軌跡の理解が重要となっている。学習過程では簡単なモデルから順に学習されていることが予想されている（例 arxiv.org/abs/1905.11604） www.offconvex.org/2019/06/03/tra…
posted at 11:58:12
RT @norisio: 「うちパソコンないんですよねー」とゆう新人ちゃん、ォ"ァ"ァァァーとおもいつつ詳細きいたらタッチスクリーンがすきなので大判Androidタブレットを4枚ならべてWindows Server VPS/VPNしてるというきもちわるいやつだったので教育しなかった（するひつようがなかった）
posted at 08:50:11
RT @TJO_datasci: 素晴らしい内容だった。最近また仕事でも因果推論が必要なケースが出てきているので、これを機にちょっと最新の動向をチェックしよう。傾向スコアそのものではなく「傾向スコアが目指しているもの」に着目すべきというのは重要な視点（その先に様々な発展がある） speakerdeck.com/tomoshige_n/ca…
posted at 08:41:19
RT @s_kajita: この「小象のババール」からとられた例文、期待通り文系研究者の興味をひいてもらえました。「この問題を正解できない人間が10％いるのが信じられない」「このように代名詞の指示先がぶれる文章を書いてはいけない」という対極的なコメントが出て面白かったです♪
posted at 08:40:54
RT @s_kajita: AIに常識を与えないかぎり、真の自然言語理解はできません。これを問う「ウィノグラード・スキーマ・チャレンジ」の結果も現状では散々です。 pic.twitter.com/xbACkVKBWW
posted at 08:40:16
RT @s_kajita: AIロボットに関する現在最高の専門家の一人、ロドニー・ブルックス先生の主張をお借りしました。@liaoyuanwさんにも感謝！ pic.twitter.com/tIES8TS6I5
posted at 08:39:25
RT @s_kajita: 「自律機械と市民をつなぐ責任概念の策定」を考察されている方々にまずはジャブをかまします♪ pic.twitter.com/oI87nyto03
posted at 08:39:12
RT @ylecun: DeepFake: - not as effective as you might think. - more easily detectable as you might think. Which may explain why trolls and propagandists haven't used it much.... www.theverge.com/2019/3/5/18251…
posted at 08:33:25
RT @kyoun: DREAM: A Challenge Dataset and Models for Dialogue-Based Reading Comprehension (Tensent) arxiv.org/abs/1902.00164 対話型読解データセット．3択問題．非抽出な候補選択(84%)，multi-hop推論(85%)，常識理解(34%)が必要．ベースラインはTransformer言語モデル(図1)だが，人間とはかなり開きあり． pic.twitter.com/okA9vbQh7P
posted at 08:31:51
RT @hanakuso_haco: 職場のルンバがあまりに可愛くて会社のおじさんたちがみんなポッケの中のゴミをほら餌だぞって与えてるため、ついに朝礼でルンバに餌を与えないでくださいと言われた
posted at 08:24:19
RT @kyoun: NAACL19の統計情報．全体の投稿数2271件，採択率はlongが281/1067=26.3%, shortが142/666=21.3%, 全体で423/1733=24.4%．キーワードで目についたのはMulti, Cross, Transfer, Level, Graphなど．論文リンク www.aclweb.org/anthology/even… pic.twitter.com/lb68kiYgRU
posted at 08:17:57
RT @chokkanorg: NAACL 2019では講演を音声認識にかけてライブストリームするシステムが導入されている．英語の音声認識結果はそこそこ正しそうだけど，遅延があるので，特にトークのスピードが速いとタイミングのずれが気になる．（現状では仕方がないが）日本語の自動翻訳は精度面が課題． naacl2019.org/captions/
posted at 08:17:28
RT @kyoun: Jointly Optimizing Diversity and Relevance in Neural Response Generation (Microsoft) www.aclweb.org/anthology/N19-… 発話xに対する応答yを生成．xからyへのSeq2Seqと，yからyへのAutoEncodingで得られる潜在表現の補間をVAEベースで学習．補間割合により基本応答(S2S)を目的(AE)に向けて制御．NAACL19 pic.twitter.com/K4gifGph5g
posted at 08:17:14
RT @shirokunet: 作り方をまとめてgithubに公開した。サクっと試せる。 github.com/shirokunet/RCV…
posted at 08:15:24
RT @shirokunet: Raspberry Pi 3Bでほぼリアルタイムにネット経由で動かせるラジコンを作った。 車両のカメラ映像はWebRTC Momoを使ってオペレータのPCへ配信、操作コマンドはMQTT越しに車両へ送信。 試しに近くの公園で走らせてみると、カメラ映像のみ見ながらでも運転はできた。 pic.twitter.com/p2ka31isRN
posted at 08:15:07
RT @yoh2: ワイ「このpdf長すぎるから46から55ページまで印刷したいやで」ポチ プリンタ「ほい38から47ページやで」 PDF「かかったなバカめ！ 表紙と目次が入った我が真のページ数は悟らせぬわ」
posted at 08:14:10
RT @Hiyam_temple: 二十年くらい前にJAXAの相模原キャンパスに見学に行った時、終わりの質問時に Q．日本の打ち上げが連続で失敗していますがその原因は？ A．失敗の可能性は0ではありません。たまたまその結果が連続しただけです 試験時間が十分ではありませんでしたがあるべき回答だったのかなと今さら思う twitter.com/madnoda/status…
posted at 08:13:19
RT @nono_sansan: お子さんの事故として「鼻の穴に異物が詰まる」というのは時々あると聞くのですが、史料読んでいたら今から千年以上昔の出来事として、一条天皇の皇女（満年齢3歳半、母親は藤原定子）の鼻にサイコロが詰まったという記事があり、妙な親近感が湧いた。 pic.twitter.com/pQRAIq2hC6
posted at 08:07:12
第4回 全脳アーキテクチャシンポジウム に参加を申し込みました！ wba-meetup.connpass.com/event/132698/?… #wba_sympo4
posted at 07:17:59
RT @hijk0909: 息子(9)に「どうして菱形は平行四辺形なの？」と聞かれ、即答出来なかった。悔しい。錯角の和が180度なので、平行ではないとすると、交点と作る三角形の内角の和が180度を超えてしまう、という背理法は、小学生への説明としては禁じ手ですよねぇ…。「同位角が等しければ平行」と言えば良いのかな？
posted at 07:16:05
RT @yearman: インタビュー全文はこちらから natalie.mu/music/pp/dream…
posted at 07:15:34
RT @yearman: ドリカム中村さんのインタビューでアメリカ進出失敗から日本で干された話，いつ読んでも「日本のしがらみ〜」という感じがしてよい pic.twitter.com/6Hxck6VsZl
posted at 07:06:46
RT @kyoun: Answer-based Adversarial Training for Generating Clarification Questions (Microsoft) www.aclweb.org/anthology/pape… コンテキスト中の不足情報を明確にする質問生成．(質問,コンテキスト,回答)の組で学習．Utilityスコア(正例らしさ)を最大化するGAN＆強化学習．Amazon, StackExchangeで実験．NAACL19 pic.twitter.com/9EV6FyaXwm
posted at 06:59:26
RT @hshimodaira: 実装はCVでよいと思いますが，統計学を勉強するときはAICをきちんと学んで汎化誤差とかの数理を理解するのは大事
posted at 00:36:49
RT @hikalium: すべてUUIDで済む世界になってほしい。 「お客様のお名前は?」 「5BEA9643-3628-46E3-B90E-081DE85CEFF7」 「ありがとうございます。登録は終了です。」
posted at 00:20:15
RT @prmu_alcon: くずし字チャレンジコンペの募集開始しました！ 今年はCodeLabを用いたKaggle形式のコンペとなっておりますので、皆様どしどし投稿お願いいたします！ 優勝したら素敵な何かがもらえるかも・・・？！？！ 応募方法詳細はこちら↓ sites.google.com/view/alcon2019…
posted at 00:14:48