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AugLy: A new data augmentation library to help build more robust AI models What the research is:We are open-sourcing AugLy, a new Python library that will help AI researchers use data augmentations to evaluate and improve the robustness of their machine learning models. Augmentations can include a wide variety of modifications to a piece of content, ranging from recropping a photo to changing the
米Google（グーグル）のクラウド事業部門Google Cloudの損益がここに来て大きく改善している。2021年4～6月期における営業損失は5億9100万ドルで、前年同期の14億2600万ドルに比べて8億3500万ドル減少した。赤字が減ったのは大きな進展だが、決算からは厳しい内情も見えてくる。 2021年4～6月期におけるGoogle Cloudの売上高は46億2800万ドルで、前年同期に比べて53.9％増加した。売上高が16億2100万ドルも増えた一方で営業費用は8億ドルほどしか増えなかったため、営業損失が8億3500万ドル減った。前期である2021年1～3月期をみてもGoogle Cloudの営業損失は9億7400万ドルで、前年同期に比べて7億5600万ドル減っている。2四半期連続で前年同期に比べて営業損失が大きく減少した。 ハードの耐用年数を延ばして、営業損失を縮小 2021年に
CLASがおすすめするレンタル・サブスクの家具アイテム。ソファやベッドから収納まで、おしゃれなインテリアをそろえました。人気のブランドや素材にこだわったものなど、あなたの暮らしを豊かにするアイテムがいっぱいです。
こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transformerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効率化について書かせていただきましたので、今回は精度改善について書かせていただきます データ 前回に引き続きKaggleのコンペティション、CommonLit-Readabilityのtrainデータを使います validationの分け方などは前回の記事を参照していただければと思います 精度改善 一般的なニューラルネットワークモデルの精度改善方法として、ハイパーパラメータのチューニングやData Augmentationが上げられますが、ここではBERTを始めとするTransformerをベースとしたモデル（以降Transformerモデル）特有の工夫について
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