世の中にはよい機械学習の結果が存在する。高い精度で推論（分類・検出）できるものがある。 だから、データの特性が、元々の想定から変わった時にも「機械学習だから、学習させればなんとかなるよね」と期待する人がいるかもしれない。 この文章は、そのような安易な考え方に立つことを戒めるために書く。 (もちろん、…
時系列分析をお手軽に！機械学習ライブラリDartsの解説
こんにちは！ 皆さんはAutoMLと呼ばれるツールをご存じでしょうか？AutoMLは機械学習の面倒なデータ処理からモデルの選定、実際に学習を行って予測値を算出するまでを自動で行ってくれる便利なツールです。 今回はその中でもDartsというAutoMLを紹介します。 目次 Dartsとは 時系列分析とは Dartsの強み Darts内のモデル…
PyCaretからAutoVizを使用して探索的データ分析（EDA）を簡単に行ってみる
こんにちは！本記事では、PyCaretで簡単に探索的データ分析を行う方法をご紹介します。 探索的データ分析（Explanatory Data Analysis: EDA）とは、データセットを様々な視点から分析し、データを考察することを目的に行うことです。EDAで得られた知見や仮説を活用し、その後のデータ分析や機械学習モデルの構築を有効に…
教師なし学習の実践 主成分分析で高次元データを可視化する
こんにちは！ 今回は、主成分分析をご説明します。 主成分分析は教師なし学習の重要手法の１つです。教師なし学習は正解情報なしでデータのパターンを推測する手法です。その中でも、主成分分析は多数の特徴量を少数の特徴量で表現する手法です。言い換えれば、高次元のデータを低次元で表現するため、次元圧縮の手法と…
デジタル庁、突然の事務方トップ交代 庁内「縦の序列ができ非効率」：朝日新聞デジタル
政府は26日、デジタル庁事務方トップの石倉洋子デジタル監（73）を退任させ、後任に浅沼尚（たかし）デジ庁CDO（最高デザイン責任者）（45）を充てる人事を発表した。行政のデジタル化を担うデジ庁発足から、わずか8カ月足らずでの異例の交代。デジ庁では不祥事や組織運営の混乱が相次いでおり、浅沼氏は体制の立て直し…
ICLR 2022 — A Selection of 10 Papers You Shouldn’t Miss
Hopefully the last big virtual-only AI conference of the year? The International Conference on Learning Representations is here and it’s packed with high-quality R&D: more than a thousand papers, 19 workshops, and 8 invited talks. Where to start? Well, we have some suggestions! Image by Zeta Alph…
検索アルゴリズム改善における機械学習の活用 〜MLOpsについて〜 – ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
はじめに こんにちは。 CX部門 データ・AI戦略室 データ戦略Gの田中です。 ぐるなびには2018年に新卒として入社し、レコメンドエンジンの開発や在庫・予約関連のデータ分析等に携わってきました。 現在は主に検索結果の並び順アルゴリズムの改善を行っています。 私たちのチームではアルゴリズム自体の改善に伴い、MLOps…
Metaのチーフサイエンティストが語る、機械学習の最前線（前編）
Yann LeCun氏はベル研究所に在籍していた30年前、画像認識などのタスクを解決する上で極めて有望だと考えられる「畳み込み神経回路網」（CNN）という機械学習（ML）アプローチを確立した。そしてCNNは今や、人工知能（AI）分野のディープラーニング（DL）を支える主力テクノロジーと認識されるまでになり、同氏は2019年…
図解でわかる、機械学習をどこよりも簡単に解説
はじめまして、DATAFLUCTのSaiです。 この記事では「機械学習」について、AIやディープラーニングの違いに触れながら分かりやすく解説していきます。 また機械学習を知る上で欠かせない AI ディープラーニング 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 回帰、分類 精度 といった用語も図をまじえて最後まできちんと理解で…
Planting Undetectable Backdoors in Machine Learning Models
Given the computational cost and technical expertise required to train machine learning models, users may delegate the task of learning to a service provider. We show how a malicious learner can plant an undetectable backdoor into a classifier. On the surface, such a backdoored classifier behaves…