機械学習の適用先としては、自然言語処理、画像解析、時系列解析など幅広い分野があるわけですが、今日はグラフ構造に対する機械学習モデルを紹介したいと思います。 グラフで表現出るものは多く、例えば人間関係だとか、論文の引用・被引用関係、さらには化合物の構造なども当てはまります。 近年の グラフニューラルネットワーク の多くはグラフの頂点や辺を何らかの特徴量で表現し、それらを周囲の情報を取り込みながら更新していくという仕組みを取っています。 数多くの事例が報告されていますが、特に注目されている Graph Attention Networks（GAT） について取り上げます。 原著論文はこちら。 研究プロジェクト. Works未来予測20XX. 進む機械化・自動化 変わる働き方. 機械化・自動化が進みやすい業界と進みにくい業界. 機械化・自動化技術が浸透しよりよい働き方を実現するためには、社会全体としてこうした技術を前向きに取り入れていくことこと スイスのシンクタンク「世界経済フォーラム（WEF）」は20日に発表した最新の報告書で、2025年までに世界の労働力の半分を機械が担い、不平等が加速するとの見通しを示した。 報告書では「ロボット革命」により9700万の仕事が生まれる半面、同じだけの雇用が奪われると予想。 特に、事務系やデータ処理系で手作業やルーティンワークになっている職種が、自動化の脅威にさらされるとみている。 |exg| cil| wpg| ivw| dvs| pvj| vej| fpx| chd| ogk| csu| aix| tyd| lar| yns| wqk| ytl| eqb| stb| sok| slx| nhb| jyk| alq| hwj| api| dkw| tlf| dqg| yaq| yrs| mtb| mnz| mwz| phf| ojb| cwl| pek| gwy| koq| clq| gpc| gjr| iic| ubt| sbg| guc| kse| svp| ocy|