セカンドマインドラボについて
セカンドマインドラボは私たちの研究開発チームであり、数十年にわたる機械学習の研究と専門知識を実践的な自動車経験と組み合わせています。私たちは、最新の機械学習の考え方を適用して、自動車の設計と開発における最も深刻な問題を解決します。
最新の機械学習の進歩の最前線に立って
セカンドマインドは、トップの機械学習ジャーナルや会議で数多くの受賞論文を発表しています。この研究は私たちの製品を支え、新しい課題や新たに発生する問題に対する革新的なアプローチを探求することを可能にします。
最新の機械学習の進歩の最前線に立って
セカンドマインドは、トップの機械学習ジャーナルや会議で数多くの受賞論文を発表しています。この研究は私たちの製品を支え、新しい課題や新たに発生する問題に対する革新的なアプローチを探求することを可能にします。
最新の機械学習の進歩の最前線に立って
セカンドマインドは、トップの機械学習ジャーナルや会議で数多くの受賞論文を発表しています。この研究は私たちの製品を支え、新しい課題や新たに発生する問題に対する革新的なアプローチを探求することを可能にします。
最新の機械学習の進歩の最前線に立って
セカンドマインドは、トップの機械学習ジャーナルや会議で数多くの受賞論文を発表しています。この研究は私たちの製品を支え、新しい課題や新たに発生する問題に対する革新的なアプローチを探求することを可能にします。
私たちの仕事
受賞歴のある
私たちの仕事の質は、3つの最優秀論文賞：ICML（2019年）とAISTATS（2020年、2021年）によって認められています。
受賞歴のある
私たちの仕事の質は、3つの最優秀論文賞：ICML（2019年）とAISTATS（2020年、2021年）によって認められています。
受賞歴のある
私たちの仕事の質は、3つの最優秀論文賞：ICML（2019年）とAISTATS（2020年、2021年）によって認められています。
受賞歴のある
私たちの仕事の質は、3つの最優秀論文賞：ICML（2019年）とAISTATS（2020年、2021年）によって認められています。
80以上の論文が発表されました
これまでに、私たちはトップの機械学習ジャーナルや会議で80以上の論文を発表しています。
80以上の論文が発表されました
これまでに、私たちはトップの機械学習ジャーナルや会議で80以上の論文を発表しています。
80以上の論文が発表されました
これまでに、私たちはトップの機械学習ジャーナルや会議で80以上の論文を発表しています。
80以上の論文が発表されました
これまでに、私たちはトップの機械学習ジャーナルや会議で80以上の論文を発表しています。
七つの特許
私たちは、最も複雑な工学的課題を解決するためのMLの応用においてイノベーションを推進し続けています。
七つの特許
私たちは、最も複雑な工学的課題を解決するためのMLの応用においてイノベーションを推進し続けています。
七つの特許
私たちは、最も複雑な工学的課題を解決するためのMLの応用においてイノベーションを推進し続けています。
七つの特許
私たちは、最も複雑な工学的課題を解決するためのMLの応用においてイノベーションを推進し続けています。
機械学習コミュニティとのコラボレーション
GPflow
SecondmindはGPflowの本拠地です。GPflowはPython/Tensorflowにおけるガウス過程モデルのスタンダードライブラリです。古典的なガウス過程回帰モデルと、変分推論およびMCMCに基づく現代的なアプローチを網羅しています。
GPflow
SecondmindはGPflowの本拠地です。GPflowはPython/Tensorflowにおけるガウス過程モデルのスタンダードライブラリです。古典的なガウス過程回帰モデルと、変分推論およびMCMCに基づく現代的なアプローチを網羅しています。
GPフラックス
GPfluxは私たちのDeep GPライブラリです。これはGPflowとKerasの上に構築されており、ユーザーが複雑な入出力関係を持つモデルを迅速に構築できるようにします。
GPフラックス
GPfluxは私たちのDeep GPライブラリです。これはGPflowとKerasの上に構築されており、ユーザーが複雑な入出力関係を持つモデルを迅速に構築できるようにします。
トリエステ
トリエステは私たちのアクティブラーニングライブラリです。これは非常にデータ効率が良く、GPflowやGPfluxの高度な確率モデルと互換性があります。制約付き最適化、ノイズのあるデータ、及び多目的最適化をサポートしています。
トリエステ
トリエステは私たちのアクティブラーニングライブラリです。これは非常にデータ効率が良く、GPflowやGPfluxの高度な確率モデルと互換性があります。制約付き最適化、ノイズのあるデータ、及び多目的最適化をサポートしています。
研究論文
Neural Diffusion Processes
This paper proposes Neural Diffusion Processes (NDPs), a novel approach that learns to sample from a rich distribution over functions through its finite marginals.
研究論文
Neural Diffusion Processes
This paper proposes Neural Diffusion Processes (NDPs), a novel approach that learns to sample from a rich distribution over functions through its finite marginals.
参加しよう
ラボで学ぼう
私たちのバーチャルリサーチセミナープログラムは、継続的な学習の文化を支援します。私たちはゲストスピーカーとアイデアを交換し、新興の学術理論がどのように私たちの顧客の問題に適用できるかを探ります。
ラボで学ぼう
私たちのバーチャルリサーチセミナープログラムは、継続的な学習の文化を支援します。私たちはゲストスピーカーとアイデアを交換し、新興の学術理論がどのように私たちの顧客の問題に適用できるかを探ります。
Careers
私たちのチームは、ケンブリッジ大学の機械学習教授であるカール・エドワード・ラスムセンが率いています。彼の指導の下、私たちのチームは、最新かつ最も複雑な最適化問題を解決するために、実証済みの数学的原則を使用してスケーラブルなツールを構築しています。
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資料
急速に進化する業界で常に一歩先を行きませんか。あなたの競争力を維持し、必要な知識と革新的知識を保つために、当社の最新の資料、インサイト、ツールをぜひご活用ください。
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