仮想人体生成モデル - Preferred Networks Research & Development
PFNフェローの丸山です。本日、PFNと花王が「仮想人体生成モデル」についての技術発表をしました。私はその構想に深く関わっていたので、その背景や経緯について、お話ししたいと思います。 花王への出向 新型コロナウィルスによってリモートワークになってからおよそ半年後の2020年8月、花王の長谷部さんから「PFNからDX人材を出してほしい」というリクエストがありました。当時専務執行役員だった長谷部さんは、2021年1月からの社長執行役員就任が決まっていて、ヘルスケアの分野でデジタル技術に基づくまったく新しいビジネスプラットフォーム・ビジネスをやりたい、ということでした。ちょうど私はプロジェクトの端境期にいたので「私が行きましょう」と手を挙げました。その後人事の手続き等があり、実際に花王の社員証をもらって働きはじめたのは、2020年の11月のことです。 通い始めてすぐに気づいたのは、花王は約3,0
ソフトな推論Markov Logic Networkの紹介 - Preferred Networks Research & Development
予約したもののインフォバーを手に入れられない海野です． 人間の高度な知的処理の一つが、推論処理です．今日はその推論を、述語論理と機械学習の組み合わせで模倣したMarkov Logic Networkという手法と、そのOSS実装であるAlchemyの紹介です． 鳥とはなんですか？という質問に対してどう答えるでしょうか．大雑把には、以下のように考えるでしょう． 鳥とは、空を飛ぶ動物です． この回答に対して、「ペンギンは飛ばないよ」と反論する人がいるかも知れません． 鳥とは、くちばしを持った動物です． すると、「カモノハシは鳥じゃないよ」と言われるでしょう．人間は初めて見た生き物が鳥かそうじゃないか判断するとき、どうしているのでしょうか．思うに、少数の規則（飛ぶかどうか．くちばしをもつか）から総合的に判断しているように思われます．人間の推論というのは概ね以下のような特徴を持っているのではないかと
時間方向に集約されたデータを用いた時系列予測 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年夏のインターンシップに参加された太田真人さんによる寄稿です。 こんにちは、2019年夏のインターン生だった関西学院大学大学院M１の太田です。大学では、ベイズモデリングの応用で研究しています。インターンでおこなった業務について紹介します。 概要 私は、時系列予測に取り組みました。実問題では、データを細かい時間スケールで長期間保存できず、過去のデータから秒を分スケールに集約して保存することがあります。 他にも、数年前までは、１ヶ月や１日単位で来場者数（売り上げ）をカウントしていましたが、最近は、高い時間分解能（日にち、時間単位）で予測したい需要が高まり、細かくデータを取り始めることもあると考えます。 その場合、データを集めたばかりの頃は、時系列長が短く予測が難しいことがあります。そこで、集約されていない時系列データは直近の短い期間しかないが、集約された時系列データは長期間あ
Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） | Preferred Research
Home Blog Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。 昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。 そこ
数学に近い分野の情報収集 - Preferred Networks Research & Development
はじめに 大野です。今回は数学に関する情報入手方法について、自分が知っている範囲でお話をしようと思います。特に4月に大学や大学院に入学した方や、数学の勉強を始めたいけれど何から始めればよいかわからないという方などを想定して紹介していこうと思います。 数学に限らないかもしれませんが、勉強をしようとすると解決すべき問題が色々と生じます。 そもそも文献（本・講義録・雑誌）はどこにあるのか 文献はあるけれど、どれから調査・勉強を始めればよいか 勉強を始めたけれどわからなすぎる。誰かに質問したいけれどどこで聞けば良いのだろうか 以下では大体この流れに沿って情報源などを紹介していこうと思います。 文献を探す 本 図書館 私の地域の公共図書館は比較的数学の本が充実しており、数学の本もよく借りています。どの分野でも専門書は通常の本よりも高額で、購入するのに躊躇するかもしれません。ですので、まず試しに図書館
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