nnabla
https://www.youtube.com/@nnabla
ソニーで働く研究者たちが、自社開発中のオープンソースソフトウェアや最先端論文などの最新AI情報をお届けします。
再生リスト
コンパクト化
【Deep Learning 研修（発展）2】少ないデータやラベルを効率的に活用するための機械学習技術
https://www.youtube.com/watch?v=QT8R7yrloH8&list=PLbtqZvaoOVPBF8MypuGdfMKuc_fHhjp9-
少データ学習 : 少ないデータを効率的に活用するための技術
データ拡張、正則化(第2回)
転移学習・ ドメイン適応 (第3回 )
メタ学習 (第4回)
ラベル学習: 少ないラベルを効率的に活用するための技術
半教師あり学習 (第5回)
不正確な教師に基づく教師あり学習 (第6回)
【Deep Learning研修（発展 3）】データ生成・変換のための機械学習
【Deep Learning研修（発展 4）】系列データモデリング (RNN / LSTM / Transformer)　第１回「イントロダクション」
https://www.youtube.com/watch?v=WyWr-OKZ_0g&list=PLbtqZvaoOVPA-keirzqx2wzpujxE-fzyt
系列データを扱う際に構成要素として用いられる LSTM や Transformerなどのモデル、 機械翻訳など系列データから別の系列データに変換する際に用いられる Seq2Seq モデル、 近年の自然言語処理の発展に大きく貢献した BERT や GPT-3 などの事前学習済み言語モデルなどについて、 応用事例も交えながら紹介します。
【AI技術研修】nnabla-rlによる深層強化学習入門 第1回「深層強化学習とは？」
https://www.youtube.com/watch?v=KZ0pwIIBKYU&list=PLbtqZvaoOVPDyg5CB-28MVV0_Y-4W9Uwb
イントロダクション
深層強化学習とは? (第1回)
離散行動アプリケーションの学習
離散行動の強化学習とは?(第2回)
nnabla-rlによる訓練コードの実装と学習(第3回)
連続行動アプリケーションの学習
連続行動の強化学習とは?(第4回)
nnabla-rlによる訓練コードの実装と学習(第5回)
nnabla-rlの実タスクへの応用
学習環境の実装方法(第6回)
深層強化学習ベストプラクティス (第7回)
【説明可能なAI】【ソニーのAI技術紹介】ストレージに効率的なDNNデータクレンジング
https://www.youtube.com/watch?v=exG4zgtpeD0&list=PLbtqZvaoOVPBuMzwE27-yYKRr5Rwe80ht