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DEEP LEARNING & AI ASSISTANT SUMMIT:1日目

2018/01/25 ブログ 
by PALO ALTO INSIGHT, LLC. STAFF 

こんにちは、CTO長谷川です。

サンフランシスコで開催されているディープラーニングサミットにやってきました。2018年1月25日から二日間に渡り開催されています。ディープラーニングトラックとAIアシスタントトラックという二つのトラックに別れていて、私はディープラーニングトラックに参加しました。といいつつも、元アップルでの同僚のRushin Shah(現在はフェースブック)がAIアシスタントトラックでスピーカーをしていたので、そのプレゼンだけちら見しに行きました。


Rushin Shah氏。フェースブックの自然言語処理についてプレゼンする

ディープラーニングサミットの方は、こちらのスケジュールにある通り、セオリー、画像認識、自然言語処理、強化学習、レコメンと検索など、幅広い分野でのプレゼンテーションがありました。

GANを発明したことと、ディープラーニングの教科書を作ったことで知られるIan Goodfellow氏が自らGANについての解説と、その応用例をいくつか紹介していました。GANとはGenerative Adversarial Networkの略で、ゲーム理論と機械学習を融合させ、ニューラルネットワーク同士を対決させようという発想です。Generatorというニセモノを作るためのネットワークと、Discriminatorという本物か偽物かを判別するネットワークが対決していくことによって、Generatorはより現実味のある偽物を作れるようになるという仕組みです。応用例としては、例えば教師データが少ない中でGANが生成したデータを教師データとして使ってしまうというものがありました。具体的には、自動運転の応用例で、夜間は運転しているクルマが少ないことから、夜の時に車を識別するニューラルネットワークを学習するためのデータが不足しているという問題に対して、「昼間クルマが運転している画像」と「夜の画像」を組み合わせて「夜クルマが運転している風景」を人工的に生成して学習データにする例などをあげていました。おまけにプレゼンの後はサイン会が開かれていて、多くの人が彼の教科書にサインを求めていました。


教科書にサインするIan Goodfellow

他にも以下のようなプレゼンテーションがありました。

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