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前回は Rasa NLU を用いて文章分類と固有表現抽出について紹介しました。今回は昨年後半に話題となった BERT について説明し、chABSAデータセットを用いた感情分析での実験結果、アプリケーションへの組み込み方などを紹介します。 1. 始めに 本記事では Google の BERT について、その概要を紹介し、BERT の事前学習済みモデルを用いてファインチューニングにより独自のモデルを構築することを念頭に、BERT の入出力インタフェースや学習データの構造を説明します。そして、ファインチューニングにより独自のモデルを構築する例として、chABSA データセットを用いた感情分析モデル生成の実験結果およびアプリケーションから利用する際のポイントを紹介します。 2. BERTの概要 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Tra
Tensorflowの転移学習サンプルを機械学習の初心者がギリ分かるところまで噛み砕いてみた | DevelopersIO
せーのでございます。 機械学習というワードはかなり一般化され、エンジニアじゃない方なら「ああ、自動運転とかのやつでしょ」くらいに浸透しています。 特にエンジニアの方であれば「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」がどういうものを指すか、というのはぼんやりイメージできるかと思います。 そんな機械学習、せっかくなので始めてみたい、とざっくり中身を見出した、、、くらいの方が今日のエントリーの読者対象となります。 今日のテーマは「転移学習」です。 転移学習のやり方を知りたい。最短で。 転移学習、というのはざっくり言うと「元々学習されているモデルを使って自分たちの使いたい方向に再学習すること」です。 機械学習をやりだすと必ず当たる壁が「データが足りない」というものです。特にディープラーニングを使って例えば画像の分類をしたい、とした場合、精度を出すには最低でも数百枚、一般的には数千枚〜数十万枚とい
Studio Ousiaと理化学研究所に所属している山田育矢です。 この記事では、大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させる新しい方法であるLEIA（Lightweight Entity-based Inter-language Adaptation）を紹介します。 LLMは言語によって性能に顕著な差があり、訓練に使われるテキストが最も多い英語において特に性能が高い傾向があることが知られています。LEIAは、LLMが蓄えている英語の知識を他の言語から使えるようにする訓練を施すことで、英語以外の言語でのLLMの性能を向上させる新しい手法です。 この度、英語・日本語の2言語LLMであるSwallowの7Bと13Bのモデルに対してLEIAによる訓練を施して性能向上を行ったモデルを公開します。 ライセンスは、Swallowと同様のLlama 2 Community Licenseです。これらのモ
NLP2024ワークショップ「生成AI時代の自然言語処理における産学官の役割と課題」での招待講演資料です。
講談社サイエンティフィク様より『転移学習』をご恵贈いただきました。一通り読み終えたので感想を書きます。 転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:松井 孝太,熊谷 亘講談社Amazon 全 414 ページとかなりの重厚感。しかも決して引き伸ばした跡がなく、むしろ原液のような濃さを感じる中身です。原理に基づいて本質的な事項が解説されており、しっかり読むととても力のつく一冊だと思いました。 転移学習の難しさを直視する 本書の大きな特徴は転移学習の難しさを誤魔化さずに正面から取り扱っている点です。 転移学習とは、元ドメインのデータ と目標ドメインのデータ が与えられたときに、目標ドメインでの性能が高いモデルを獲得する技術です。鍵になるのは元ドメインのデータであり、これをうまく活用することで従来の学習よりも「ラクに」良いモデルを得ることを目指します。ここでいうラクとは、必要な目標ドメ
[ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 | DevelopersIO
[ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内（SIN）です。 ChatGPTを利用すると、いくつかの食品を提示して「おすすめのレシピ」を答えてもらうことができます。 そして、冷蔵庫内の写真から、それを行う方法が、The Multimodal And Modular Ai Chef: Complex Recipe Generation From Imageryで紹介されています。 https://arxiv.org/pdf/2304.02016.pdf GPT3.5では、画像入力ができませんが、画像を解釈するための物体検出モデルを前段に組み合わせることで、面白い体験ができるものだと感心します。 今回は、これを「私もやっ
![[ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4dd06eb17e6dd538d965714fe830744e8d61f559/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F05%2Ficon.png)
AIで作った漫画に“手塚治虫らしさ”は宿るのか？ 前代未聞のプロジェクト、ピンチ救った「転移学習」（1/4 ページ） 「最初、お話をいただいたときはお断りしました。“AIが作った漫画”と呼べるものではなかったからです」――講談社の青年漫画誌「モーニング」の三浦敏宏編集長は、2月26日の「TEZUKA2020」新作漫画お披露目イベントで、こう語った。 TEZUKA2020は、“手塚治虫らしさ”を学習したAIを活用して新作漫画を制作するプロジェクト。27日発売のモーニングに制作された漫画「ぱいどん」が掲載されたが、三浦編集長の言葉からは、このプロジェクトが一筋縄ではいかなかったことが伺える。 なぜ、AIを使って手塚治虫さんが描きそうな漫画を制作しようと思ったのか。AIを使った漫画制作にはどのような苦労が伴うのか。AIと漫画家の関係はどうなっていくのか――当事者に聞いた。 「本当なら5年かかる」
3つの要点 ✔️タスク(データセットとラベルの組み合わせ)をベクトル化するTASK2VECの提案 ✔️タスク間の類似度を計算することにより、どの学習済みモデルを使えば良いか判断可能に ✔️様々なタスクでの実験で、TASK2VECは最適に近い学習済みモデルを予測することに成功 はじめに 転移学習をご存知でしょうか。これは学習済みモデルを再利用することにより、少ないトレーニングデータでも、性能を発揮できる学習方法です。 転移学習の例としては、ImageNetによるものが最も有名でしょう。これは画像分類のタスクを行う際に、ImageNetで学習したモデルの最終層(分類を行う層)だけを、解きたいタスクに応じて再調整する、というものです。 このような学習が上手くいく理由の１つに、ImageNetでの学習によって、良い画像特徴量を抽出する機構が出来上がっているからです。その機構を再利用すれば、トレーニ
deeplearningで柴犬の写真からうちの子かどうか判定(2) データ増量・転移学習・ファインチューニング - Qiita
はじめに こちらは私自身の機械学習やディープラーニングの勉強記録のアウトプットです。 前回のdeeplearningで柴犬の写真からうちの子かどうか判定(1)に引き続き、Google Colaboratoryで画像データの2種分類を行います。 様々なエラーでつまずいた箇所などもなるべく記述し、なるべく誰でも再現がしやすいように記載します。 この記事の対象者・参考にした文献 前回と同じです。詳細はこちら。 私について 2019年9月にJDLA Deep Learning for Engeneer 2019#2を取得。 2020年3月末までは公益法人の事務職。2020年4月からはデータエンジニアにキャリアチェンジ。 前回(1)の分析の概要 愛犬(柴犬)の写真60枚、(愛犬以外の)柴犬の写真の写真を60枚、計120枚の画像ファイル(jpg)を集め、それらを deep learning で2分類し
ゼロから始める転移学習
言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)のチュートリアルでの講演資料です。 https://www.anlp.jp/nlp2022/#tutorialRead less
Udemy講座「【Python・Django・TensorFlow + 転移学習】画像分類AIアプリ自作入門」をやった - u++の備忘録
Udemy講座「【Python・Django・TensorFlow + 転移学習】画像分類AIアプリ自作入門」をやりました。タイトル通り、PythonのTensorFlowで作成した機械学習モデルをDjangoを用いてWebアプリ化する講座です。全3.5時間を一晩で流し見しながら追体験しましたが、個人的に求めていた内容にピンポイントで合致して満足しています。 https://www.udemy.com/django-ai-app/ 受講の動機 受講前の知識 各セクションの雑感 イントロ 環境構築（既修者はスキップOK） データの収集・クレンジング CNNによるトレーニング 転移学習でスコアアップを図ろう！ コマンドラインアプリ化しよう！ Djangoでウェブアプリ化しよう おわりに 受講の動機 受講した理由は、機械学習モデルをWebアプリに組み込む方法をザックリと知りたかったためです。最近
転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 今回は、人工知能（AI）分野で欠かせない、転移学習のメリットとアプローチ手法、ファインチューニングとの違いについてお伝えします。 転移学習とは？：学習の効率化を実現 転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 人間に置き換えると、「友達がまとめたテスト勉強用ノートを借りる」「姉が実践してうまくいったダイエット法を真似する」というイメージです。 ただし、転移学習では、人でいうところの「友達がまとめた理科のノートを国語の勉強に活用する」「姉のダイエット方法を弟の婚活に応用する」といったことが可能となります。つまり、例えば画像認識なら「魚の種類に関する学習
転移学習研究で汎用人工知能に挑む 特任助教熊谷さんインタビュー | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
過去に得た知識を応用する、「転移学習」の研究が進んでいます。 今回は、この領域を中心に研究を重ね、先日8月1日付で松尾研に特任助教として入職した熊谷 亘さんのインタビューをお届けします。 「転移学習とは、人間なら成長過程や日々の生活の中で当たり前に行っていること」と熊谷さん。 少しずつ議論が進んでいる汎用型AIの中でも、なぜ転移学習に注目しているのか、話を聞きました。 「問題を解く」とはどういうことか？ 学部では、数学を学んでいました。その中で、「問題を解くとはどういうことか」と考えるようになり、「人間より頭のいいものをつくればいいのでは」と思ったのが、人工知能に興味を持ったきっかけです。数学に限らずですが、人間より頭のいい人工知能をつくれれば、世の中の問題を全部解けるんじゃないか、と。 当時はそのための手法もよくわからなかったので、ひとまず基礎的な方向へ進もうと、修士でも数学を専攻しまし
転移学習とは、ある領域の知識を別の領域の学習に適用させる技術です。 たとえば大量の犬の画像データと少量の猫の画像データがあり、犬の種類判別モデルと猫の種類判別モデルを作成する場合、通常の機械学習では下図の左側のように犬と猫別々でモデルを作成します。しかしこのとき、猫の画像は少ないので猫の種類判別モデルは判別精度が低い可能性があります。そこで下図の右側のように、犬の種類判別の課題から得られた知識を猫の種類判別モデルに適応させる転移学習を行うことで、判別精度の向上を図ることができます。 スタンフォード大学教授のAndrew Ng氏が、機械学習のトップカンファレンスであるConference on Neural Information Processing Systems（NeurIPS） 2016 Tutorialで、機械学習の成功を今後推進するのは転移学習であると述べるほど、現在注目を集めて
(Part 1) tensorflow2でhuggingfaceのtransformersを使ってBERTを文書分類モデルに転移学習する - メモ帳
現在、NLPの分野でも転移学習やfine-tuningで高い精度がでる時代になっています。 おそらく最も名高いであろうBERTをはじめとして、競ってモデルが開発されています。 BERTは公式のtensorflow実装は公開されてありますが、画像分野の転移学習モデルに比べると不便さが際立ちます。 BERTに限らず、公式のtensorflow実装は難解で、tf.kerasの学習済みモデルに関してもほとんど画像のモデルしかないです。 ただし、pytorch用のライブラリにpytorch-transformersという有用なものがありまして、 BERT, GPT-2, RoBERTa, DistilBert, XLNetなどの多言語学習済みモデルが利用可能で、カスタマイズもしやすいということで有名でした。 このライブラリが名前をかえてtensorflow2に対応してくれました。 Transform
はじめに 液晶ディスプレイ・カメラ・マイク・深層学習用推論モジュールなどを搭載し、約3000円で入手できるAIカメラである M5Stack社の M5StickV を利用して、デバイス単独で画像のリアルタイム学習・推論を行う拙作アプリ Brownie の実装について説明します。 下記が Brownie の動作の一例です。パー、グー、チョキの順に１回ずつ学習していくと、それぞれがだんだん識別できるように学習されていく様子が分かると思います。 Brownie Learn で、まっさらな状態から少しずつじゃんけんを学習していく様子です。数字が小さいほど自信ありです(登録時の画像の特徴ベクトルとの距離の2乗)。 https://t.co/GX1jR1mbJ8 #M5StickV pic.twitter.com/nrvSSGpyHN — ミクミンP/Kazuhiro Sasao (@ksasao) A
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転移学習（TL：Transfer Learning）とFine Tuningの違いって？ - ts0818のブログ
xtech.nikkei.com 人工知能（AI）の能力が人間を上回る領域が、より高度かつ複雑な方向へ拡大を続けている。2019年10月末には英ディープマインド（DeepMind）のAIが米ブリザードエンターテインメント（Blizzard Entertainment）のオンライン戦略ゲーム「StarCraft II」の対戦で大きな成果を上げたことが、欧米で話題となった。囲碁よりもオンライン戦略ゲームで人間に勝つことの方が、現実世界でのAI活用を目指す上で重要とされているためだ。 グーグルのAIが「対戦ゲーム」で人間を倒した、囲碁での勝利より画期的な理由 | 日経クロステック（xTECH） ⇧ 地球外生命体が地球を侵略しに来るような事態が起こりえたとしても、AIが防衛してくれるっていうことですかね、夢広がりますね、どうもボクです。 ということで、「多層ニューラルネットワーク」とかが絡んでくる
１．T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(1/3)まとめ ・転移学習を用いたNLP関連技術の進歩が速すぎて何が効果的なのか評価することが困難になった ・最も効果的な転移学習手法を調べ、得た洞察を元にT5と呼ばれる新しいモデルを開発 ・T5は多くのNLPベンチマークで最先端の結果を達成し、様々な下流タスクに微調整可能 ２．T5とは？ 以下、ai.googleblog.comより「Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer」の意訳です。元記事の投稿は2020年2月24日、Adam RobertsさんとColin Raffelさんによる投稿です。アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by Aleksey Boev on Unsplash
こんにちは！ 皆さんは機械学習モデルを作ろうとした時にデータが少なくても、思ったような精度が出ずに困ったことはないでしょうか。 筆者は機械学習を用いたプロジェクトで、「やりたいことはあるけど....データがない...ッ！」といつも困っていました。 今回は少ないデータでも精度の良いモデルが作れるかもしれない転移学習について解説をしていきます。 転移学習とはなにか なぜ転移学習は注目されるのか 少ないデータでも高精度なモデルを構築可能 短い時間で学習が可能 転移学習の実装方法 実際に転移学習をさせてみた 転移学習: 学習済みvgg19 転移学習: 学習済みMobileNet V2 転移学習なし: MobileNetV2 学習時間の比較 まとめ 参考文献 転移学習とはなにか 機械学習の分野で用いられる研究のテーマの1つで、意外と歴史は長く、1976年にステボ・ボジノフスキーとアンティ・フルゴシに
転移学習とファインチューニングの違い
Deep Learningで、転移学習とファインチューニングという用語がありますが、 この2つの違いがわかりません。 わかりやすく違いを解説いただけないでしょうか？ 私の理解だとどちらも、 既存の学習済モデルがあり、そのモデルと類似した別のモデル生成したい時に、 学習済モデルの一部を変更して、そのモデルの重みを初期値として学習し直す、 ことだと思っています。
AIと機械学習の世界で、転移学習というキーワードが注目を集めています。これは、あるタスクで学習したモデルの知識を、別のタスクに転移・適用する学習方法で、データセットが少ない場合や学習時間を短縮したい場合に非常に有効です。 この記事では、以下について解説します。 転移学習の基本的な概念 具体的な活用方法 ファインチューニングとの違い また、画像認識や自然言語処理など、様々な分野での転移学習の活用例も紹介します。 機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 機械学習とは何か？種類や仕組みをわかりやすく簡単に説明 転移学習は、機械学習の手法の一つであり、「別のタスクで学習された知識を別の領域の学習に適用させる技術」のことを指します。たとえば、大量の犬の画像データと少量の猫の画像データがあり、犬・猫それぞれの種類判別モデルを作成するとしましょう。 この場合、通常の機械学習では、犬
就職活動ネタとして記事を初投稿。 精度が高いと言われている教師無し学習、IIC(Invariant Information Clustering)の論文を読み解き実装してみました。 IICとは、相互情報量を最大化することでクラスタリングを行う手法のことです。 IICの論文はこちら Invariant Information Clustering for Unsupervised Image Classification and Segmentation Xu Ji, João F. Henriques, Andrea Vedaldi 使ったフレームワークはTensorFlow2.0。対象データはお馴染みのMNIST。 相互情報量について 相互情報量の解釈は複数ありますが、今回の機械学習を説明しやすいシンプルな方法を選びます。 確率分布Xに対する情報エントロピーH(X)は以下で定義される。
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はじめての自然言語処理 BERT を用いた自然言語処理における転移学習 | オブジェクトの広場
LEIA: 言語間転移学習でLLMを賢くする新しい方法
言語間転移学習で大規模言語モデルを賢くする
松井・熊谷『転移学習』の感想 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
AIで作った漫画に“手塚治虫らしさ”は宿るのか？ 前代未聞のプロジェクト、ピンチ救った「転移学習」
最適な学習済みモデルが分かる？転移学習を加速させるTASK2VECの登場！
転移学習とは？ディープラーニングで期待の「転移学習」はどうやる？｜Udemy メディア
転移学習とは | メリット・デメリット・ファインチューニングの意味 | Ledge.ai
3000円の液晶付きAIカメラでオフライン転移学習する #M5StickV - Qiita
AIのファインチューニングとは｜ビジネスパーソン向けの解説と転移学習・RAG・プロンプト埋め込みとの違い | Ledge.ai
T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(1/3)
【データが少なくても諦めないで！】知っておくべき転移学習について - DATAFLUCT Tech Blog
転移学習とは？AI実装でよく聞くファインチューニングとの違いも紹介
教師なし学習でMNISTの正解率を97%以上出す簡単な手法（転移学習なし） - Qiita
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