産業規模のデータを扱う機械学習では、データが変化することの影響により、計算にかかる時間やコストが爆発的に増えていきます。
Amazonが開発しているSageMakerを用いることで、時間もコストも大幅に減らすことができるという論文を解説しました。
参考にした論文はこちら
Liberty, Edo, et al. "Elastic machine learning algorithms in amazon sagemaker." Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. 2020.
ストリートビューの画像データにディープラーニングを適用することで、その地域の豊かさを予測するという研究の紹介です。
他の地域で学習したモデルを転移学習に用いることができるということも実験的に示されています。
Suel, Esra, et al. "Measuring social, environmental and health inequalities using deep learning and street imagery." Scientific reports 9.1 (2019): 1-10.
解説動画はこちら → https://youtu.be/m0A9HvYx1wo