2019年4月に気になったこと

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■「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」by Preferred Networks
Google Colaboratoryで作成されたテキストによる、プログラムを動かしつつ学べるチュートリアル。
初学者がまず自分に何の理解力が足りていないのかを知りどう補うかを考えるためにも、準備編だけでも読んで損なし。

■「AIのトレーニング時間を60％以上短縮する新手法を開発、米大学」by ノースカロライナ州立大学
論文の共著者が

「精度を落とさずにトレーニング時間を最大69％短縮できた」

と語る最新手法。
私には詳しいことはサッパリ理解できませんが、最新動向としてメモ。

■「デジタルスキルトレーニング「Grow with Google」」 by Google
人工知能分野に限らず「デジタル技術」という大きなくくりの、日本全国1000万人を対象とした学習プログラム。
デベロッパー向けの機械学習初心者向けプログラムML Study JamsはGCPやAWSを使ったオンライン学習プラットフォームのコースをいくつか無償で利用できるというもの。
クラウド環境をちょっと触ってみたい、ぐらいの好奇心で申し込んでみてもなにがしか得るものはあると思います。

■「絵をかざすだけで監視カメラに「人間」と認識されない裏技が発見される」

これは「攻撃ステッカー(adversarial patch)」と呼ばれる方法で、特定の画像を用いることでAIのアルゴリズムが正しく機能しなくなるもの。イラストがノイズとなって自動認識システムの精度がガクッと落ちるらしい。

国内でもようやく画像認識AIを使った監視サービスがリリースされ始めたタイミングですが、なるべくして話題になったと思ってしまうような記事でした。
AI監視が普及しきる前に話題になったことが吉と出るか凶と出るか。
監視サービスをリリースしたばかりの企業には打撃でしょうが、犯罪者への牽制としては、全国的にに監視がAI任せになる前に話題になってよかったのかもしれないとも思います。
こういったノイズを取り込んでいけるような継続的学習手法が発表されるのが次のフェーズかな……。