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
【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
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
>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。
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)
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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