Recursively Summarizing Books with Human Feedbackharmonylab
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公開URL:https://arxiv.org/abs/2109.10862
出典:Jeff Wu, Long Ouyang, Daniel M. Ziegler, Nisan Stiennon, Ryan Lowe, Jan Leike, Paul Christiano : Recursively Summarizing Books with Human Feedback, arXiv:2109.10862 (2021).
概要:MLモデルの学習のために行動の良し悪しを表すtraining signalを人間がループの中で提供する必要があるタスクが多く存在する.人間による評価に時間や専門的な知識を要するタスクの学習のためには,効果的なtraining signalを生成するためのスケーラブルな手法が必要となる.本論文では書籍全体の要約タスク(abstractive)を対象として,再帰的なタスクの分解と人間のフィードバックからの学習を組み合わせたアプローチを紹介する.モデルによる要約の中には人間が書いた要約の品質に匹敵する要約もあるが,平均するとモデルの要約は人間の要約に著しく劣ることが示された.
This slide had been presented at ET&IoT exhibition 2021, an industry conference on embedded systems and internet of things technology in Japan. Written in Japanese.
Also available on Google 狠狠撸s.
https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vR4M69mxdOu0q9VPvTu_emx6-dyCr4g1LcHbMl0mp4okYp0OOoAQRYGUu5zbhDQ6BKmUlSTfpY3pvEZ/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.p
ET&IoT2021 テクニカルセッション
米国修士課程ベストセラーに学ぶ体系的ソフトウェアエンジニアリングの必要性
コンピュータサイエンスのみでは不足していることに産業界が気づき、ソフトウェアエンジニアリングという分野が登場して50年が経った。産業界は実践事例を生み出しながらその体系構築に貢献し、恩恵をあずかるサイクルが生まれている。これは組込みソフトウェアにおいても例外ではない。
現在、組込みを含む業界の進化は加速する一方であり、開発途中に当初見定めた前提条件すら変わってしまうという変化の時代にいる。この状況下で優れたエンジニアリングを継続していくためには、製品に組み込む要素技術のみを追求するのではなく、最新のエンジニアリング体系をベースラインとして自分たちの立ち位置を見直し、不足している部分を学習することが重要となる。
講演者3名を含むSEPA翻訳プロジェクトでは、米国修士課程においてベストセラーとなっている体系的解説書「Software Engineering: A Practitioner's Approach 9th edition」を翻訳し、「実践ソフトウェアエンジニアリング第9版」としてオーム社より2021年12月に発刊する。https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227943/
これを機に、本セッションでは、ソフトウェアエンジニアリング体系とその実践、立ち位置を見直すために役立つ知見を紹介する。
Recursively Summarizing Books with Human Feedbackharmonylab
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公開URL:https://arxiv.org/abs/2109.10862
出典:Jeff Wu, Long Ouyang, Daniel M. Ziegler, Nisan Stiennon, Ryan Lowe, Jan Leike, Paul Christiano : Recursively Summarizing Books with Human Feedback, arXiv:2109.10862 (2021).
概要:MLモデルの学習のために行動の良し悪しを表すtraining signalを人間がループの中で提供する必要があるタスクが多く存在する.人間による評価に時間や専門的な知識を要するタスクの学習のためには,効果的なtraining signalを生成するためのスケーラブルな手法が必要となる.本論文では書籍全体の要約タスク(abstractive)を対象として,再帰的なタスクの分解と人間のフィードバックからの学習を組み合わせたアプローチを紹介する.モデルによる要約の中には人間が書いた要約の品質に匹敵する要約もあるが,平均するとモデルの要約は人間の要約に著しく劣ることが示された.
This slide had been presented at ET&IoT exhibition 2021, an industry conference on embedded systems and internet of things technology in Japan. Written in Japanese.
Also available on Google 狠狠撸s.
https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vR4M69mxdOu0q9VPvTu_emx6-dyCr4g1LcHbMl0mp4okYp0OOoAQRYGUu5zbhDQ6BKmUlSTfpY3pvEZ/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.p
ET&IoT2021 テクニカルセッション
米国修士課程ベストセラーに学ぶ体系的ソフトウェアエンジニアリングの必要性
コンピュータサイエンスのみでは不足していることに産業界が気づき、ソフトウェアエンジニアリングという分野が登場して50年が経った。産業界は実践事例を生み出しながらその体系構築に貢献し、恩恵をあずかるサイクルが生まれている。これは組込みソフトウェアにおいても例外ではない。
現在、組込みを含む業界の進化は加速する一方であり、開発途中に当初見定めた前提条件すら変わってしまうという変化の時代にいる。この状況下で優れたエンジニアリングを継続していくためには、製品に組み込む要素技術のみを追求するのではなく、最新のエンジニアリング体系をベースラインとして自分たちの立ち位置を見直し、不足している部分を学習することが重要となる。
講演者3名を含むSEPA翻訳プロジェクトでは、米国修士課程においてベストセラーとなっている体系的解説書「Software Engineering: A Practitioner's Approach 9th edition」を翻訳し、「実践ソフトウェアエンジニアリング第9版」としてオーム社より2021年12月に発刊する。https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227943/
これを機に、本セッションでは、ソフトウェアエンジニアリング体系とその実践、立ち位置を見直すために役立つ知見を紹介する。
「IoT(Internet of Things)の時代」伊万里Porto3316オープン記念セミナ 160917知礼 八子
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2016年9月17日、佐賀県伊万里市のコワーキング/イベントスペースにて行われた第1回地方版ドローンサミットにて急遽場を繋ぐために「IoT(Internet of Things)の時代」と題して講演させて頂いた際のプレゼン資料。
引用?参照時には出典元として「株式会社ウフル 八子の資料より」などを明記してください。
This document introduces deep reinforcement learning and provides some examples of its applications. It begins with backgrounds on the history of deep learning and reinforcement learning. It then explains the concepts of reinforcement learning, deep learning, and deep reinforcement learning. Some example applications are controlling building sway, optimizing smart grids, and autonomous vehicles. The document also discusses using deep reinforcement learning for robot control and how understanding the principles can help in problem setting.
Protect Your IoT Data with UbiBot's Private Platform.pptxユビボット 株式会社
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Our on-premise IoT platform offers a secure and scalable solution for businesses, with features such as real-time monitoring, customizable alerts and open API support, and can be deployed on your own servers to ensure complete data privacy and control.
8. 8Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
オプティムの歩み
Optimal Biz あらゆる端末を一元管理するクラウド型デバイス管理サービス
スマホ?タブレット
のセキュリティ管理
アプリケーションの
配信?一元管理
システムIDの一元
管理
3,000,000台の運用実績
9. 9Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
オプティムのこれから
AI?IoTプラットフォームサービスの OPTiM Cloud IoT OS の提供
世界中のネット端末をつなげ、AIを使いこなせるプラットフォームサービス基盤
10. 10Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
世界一、AIを実用化させる企業になる
オプティム
11. オプティム ~ ○○ ? IT~
11Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
オプティムの取り組み
「○○×IT」
各業界?産業とITを組み合わせる
「○○×IT」により
全ての産業を第4次産業革命型
産業へと再発明してまいります
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
在宅医療
×
IT
12. オプティム ~ 農業 ? IT~
12Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
自立飛行の実現
(ドローンによる空撮)
ビッグデータ蓄積
領域抽出(ディープラーニング)による病害虫検出
NDVI?SPADによる
植生分析
ドローンによる
ピンポイント農薬散布
ピンポイント農薬散布テクノロジー
~ 農薬使用量1/10以下、残留農薬不検出、収量品質同等を実現 ~
農業
×
IT
医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT
水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
在宅医療
×
IT
佐賀大学農学部、佐賀県との3者連携協定を中心とした推進
動画をご覧ください。
13. オプティム ~ 建設 ? IT~
13Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT
水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
建設生産プロセス全体をつなぐ
新プラットフォーム「LANDLOG」
コマツとの合弁会社による取り組み
動画をご覧ください。
14. 14Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
オプティム 医療事業取組み
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT
水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
15. 15Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
オプティム ~ 医療 ? IT~
動画をご覧ください。
18. 18Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
オプティム 医用画像AI診断支援プラットフォーム(研究用)
診断支援AIアルゴリズム
Edgeサーバー
眼底 CT MRIX線
アルゴ
リズム
A
医療用画像診断支援AIオープンプラットフォーム
電子カルテ
PACS
(医療用画像管理システム) 医療機器
世界中のAI
アルゴリズム
ベンダー
B
C
D
院内システム
健診センター/
読影センター
中核病院
眼科クリニック等
大学病院/
専門研究医療機関
…
様々な部位?疾患に対応した診断支援AIの中から最適なAIを選択し利用することが可能
19. 19Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
オプティム AI Camera for Hospital
画像解析AIとサーバー?Viewerのパッケージサービス
待合室の混雑、病棟スタッフの勤怠?業務管理などの可視化、様々なシーンで活用
① 映 像 取 得
② 可 視 化
動画をご覧ください。
動画をご覧ください。
20. 20Copyright ? 2019 OPTiM Corp. All Rights Reserved.
参考
■Depth Sensor CameraによるAI解析
※出展:Vision-Based Hand Hygiene Monitoring in Hospitals.? ? S. Yeung, A. Alahi, Z. Luo, B. Peng, A. Haque, A. Singh, T. Platchek,
A. Milstein, L. Fei-Fei. ? American Medical Informatics Association (AMIA) Annual Symposium, Washington, DC, USA, November 2016.