「君は今日から人工知能開発部門のリーダーだ！」と言われた時の処方箋 - Qiita
いわゆる人工知能技術が巷をにぎわす昨今、人工知能を研究する部署/団体を設立するのがトレンドになっています。もちろん、部署の設立にはそれをマネジメントする人間が必要です。「その時」は突然やってきます。 「わが社でも人工知能技術を研究しビジネスに役立てるべく、新しい部門を設立することになった」 「はい」 「ひいては、君にその部門のマネジメントを任せたい」 「！？」 「将来的には100人規模にし3億円規模のビジネスにしたいと思っている(※)。まずは中期計画を作成してくれ」 「そ、それは・・・」 「部門設立のプレスリリースは来月発行される。よろしく頼むよ(肩ﾎﾟﾝｯ」 (※: 好きな数字を入れてください) (from 疾風伝説 特攻の拓) 本文書は、実際こうした事態が起こった時に役立つチェックリストとして機能するようにしてあります。具体的には、以下の構成をとっています。 設立編: 何を「目指す」の
大自然言語時代のための、文章要約 - Qiita
さまざまなニュースアプリ、ブログ、SNSと近年テキストの情報はますます増えています。日々たくさんの情報が配信されるため、Twitterやまとめサイトを見ていたら数時間たっていた・・・なんてこともよくあると思います。世はまさに大自然言語時代。 from THE HISTORICAL GROWTH OF DATA: WHY WE NEED A FASTER TRANSFER SOLUTION FOR LARGE DATA SETS テキスト、音声、画像、動画といった非構造データの増加を示したグラフ そこで注目される技術が、「要約」です。膨大な情報を要点をまとめた短い文章にすることができれば、単純に時間の節約になるだけでなく、多様な視点から書かれた情報を並べて吟味することもできます。 本文書は、この文書要約(Text Summarization)についてその概観を示すことを目的として書かれていま
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト - Qiita
機械学習の基礎はそれなりに習得し、次のステップとして論文を読んでみたい、実装にチャレンジしてみたい、という方も多いのではないかと思います。 ただ、機械学習の論文といってもどこから読んでいいのか、興味がある論文を見つけるにしても英語のAbstractを眺めて行くのはちょっとつらい・・・という方のために、ポータルサイトを作りました。 arXivTimes Indicator 以前、機械学習に関わる論文の要約を共有するGitHubリポジトリとBotを作成したのですが、そこでの投稿内容をまとめて見ることができます。 ジャンル別に参照可能な他、 Pocketをお使いであればPocketへの登録も可能です。 arXivTimesは、機械学習の研究動向に関する集合知を形成することを目的としています(日本語で参照可能な)。 そのため、今回のポータルの作成を機により多くの投稿をしてもらい、また要約の質を高め
GitHub APIから学ぶ次世代のAPI実装方式GraphQL - Qiita
最近公開されたGitHubのAPIは、GraphQLという形式に対応しました。今後はこちらが主流になっていくようで、既存のREST APIからGraphQLへのマイグレーションガイドも提供されています。 今回は、このGraphQLについて、実際にGitHubのAPIを叩きながらその仕組みを解説していきたいと思います。 GraphQLとは 歴史 GraphQLは、Facebookの中で2012年ごろから使われ始めたそうです。その後2015年のReact.js Confで紹介されたところ話題となり、同年"technical preview"のステータスでオープンソースとして公開されました。その後仕様が詰められ、2016年9月に晴れて"preview"を脱し公式実装として公開されました。これと同じタイミングで、GitHubからGraphQLバージョンのAPIが公開されています。 このあたりの経緯
Pull Requestに潜むタイポを自動的に検出し、修正を代行するBot - Qiita
いざPull Requestのレビュー！と挑んだ瞬間、「ここタイポな」という先制パンチをくらうのはとても残念なことです。 また、これは指摘しているほうにとってもチェックが負担で、気が重いものです。 人間は人間にしかできないチェックに集中すべきですし、貴重なレビュー時間を誤字脱字の修正に使うのはもったいないです。そこで開発したのが、タイポの自動検知と修正を代行するBot。その名もtypotです。 chakki-works/typot こちらは先日公開がアナウンスされたGitHub Marketplaceと共に公開された、新しいGitHubアプリの形態であるGitHub Appsで作成しています(それまではWebhookかOAuthだった)。 GitHub AppsはOAuthのようにユーザーではなく、リポジトリにひもつく形態になります。そのため、管理者ユーザーがいなくなった(あるいは権限を失
人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン (自習編) - - Qiita
音楽制作を行っていて人工知能技術に興味がある、あるいは機械学習をやっていて音楽が好きだ！そんな方に送る、機械学習による音楽生成のチュートリアル資料となります。本記事のみで、仕組みの理解から実際に音楽を生成して、SoundCloudで共有するまでの手順を網羅しています。 そして、本記事は先日実施した人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -の自習用資料でもあります。 イベント自体は100名を超える方(開催前日の段階で倍率が5倍)に応募いただき、行きたかったけど行けなかった！という方も多いかと思うので、自習編にて内容に触れていただければと思います。 ※なお、会場のキャパを広げられなかった代わりに撮影をしていただいたので、後日講義動画が上がればそちらも掲載させていただきます。 ゴール 音楽生成とはそもそもどういう仕組みで、どんなアプローチが取られて
Slackにより断片化した集中タイムを取り戻すための、Bot開発 - Qiita
Slackは、チーム内のコミュニケーションを取るためにはとても便利なツールです。 しかし、おそらくあなたが気付いているように、Slackはあなたの「集中タイム」を断片化します。投稿をしたら反応が気になる、投稿をしていなくてもどんな話題が交わされているのか気になる、時には重要な情報が飛んで来ることもあるから見逃せない・・・こうして、Slackのタブに灯る「*」マークは一瞬にして集中していた作業時間をストップさせてしまいます。 堅苦しい会議も時間の無駄になりがちですが、その一方でこうしたチャットツールによる「コミュニケーションの断片化」もまた問題であると言えます。 そこで今回考案したのが、Slack Refereeです。これは、端的にはSlackチャンネルを休憩スペースにするというアイデアです。つまり、休憩時間中だけ会話が可能で、それが終わったら作業を行う集中タイムに戻る、ということです。 コ
人工知能関連ニュースの、実際のところシリーズ - Qiita
最近「人工知能が～」というニュースが山のように出てきますが、その中にはだいぶ誇張された表現のものも少なくありません。 人工知能関連の技術に注目が集まるのは、研究資金の増加や案件の発生という面では良いことです。しかし、「仕事が奪われるぞ！」みたいな過度な不安を煽ったり、「人工知能だったら何でもできるんやろ？」といった過度な期待を煽ってしまうことで、実体とはかけ離れた議論や誤解を生んでしまうという面もあります。 本稿では、目についた中で大きな誇張があるニュースを取り上げるとともに、その実際のところはどうなのか？について紹介をしていきたいと思います。本記事が、冷静な議論と共に背景となる技術的な面への興味の喚起となれば幸いです。 日経のAI記者が始動、1日30本の決算サマリーを量産 同僚が人工知能という世界が現実のものになろうとしている。 人工知能は人の仕事を奪うことになるのか、あるいは型にはまっ
現場を改善したいあなたに送る、くじけない業務改善のメソッド - Qiita
現場を改善するというのは難しい。そして徒労である。 こちらの記事を読んで、当時のことを幾ばくか思い出すきっかけになった。 業務改善を現場に求める狂気 私も実際に現場の改善に取り組んだことがある。ただ、その中には失敗だけでなく成功もある。というか、多くの失敗から成功させるために何が必要なのかを得たという感じで、成功したものは後半に行ったものになる。成功といえるものの中で大きめなものは、以下の二つになる。 Gitによるバージョン管理と、タスク管理ツールの導入(当時書いたもの) 開発にJavaScriptフレームワークを導入(当時の検証結果をまとめた記事) 私が身につけた手法が、改善を目指す誰かがくじけないために有用なこともあるかもしれないので、ここで得られた知見を紹介しておこうかと思います。つまりこれは、ポエムです。 前提: 改善できないのは特別なことではない 何かを改善したいと行動してみる。
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
Pythonではじまる、型のある世界 - Qiita
アノテーションを実際に行っているのは以下の部分になります。 name: str: 引数nameが、str型であることをアノテート -> str: 関数greetingの返り値の型がstrであることをアノテート また、Type Hintsでは変数宣言における型コメントについても言及されています。 こちらは構文ではなく本当にコメントの拡張になりますが、現在既にこうした型に関するコメントを付けているのであれば、上記の記法に乗っ取っておけば将来的に何かしらのツールで型チェックを行えるようになる可能性があります。 これがPythonに導入された、型のある世界・・・になります。 なお、付与されたアノテーションは、実行時にはチェックされません。端的に言えばコメントの延長となります。 そのため強制力はありませんが、実行時に何もしないためパフォーマンスに影響を与えることもありません。 よって原則的には静的解
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
Railsの逆を行く、デザイナと開発者が協力するためのScala Liftフレームワーク - Qiita
最近のフレームワーク、っていうとどれもRailsと似たような感じで実装言語が違うだけでしょ？という感じですが、Liftはそんな中完全に逆を行ってます。 その思想は他の言語でも通用するはずなので、ぜひScalaなんぞ知らんという方も読んでいただければと思います。 Liftの特徴 公式な特徴はホームページに記載されていますが、個人的にプッシュしたいのは以下点です。これらは、Templatingに詳しく書かれています(日本語訳)。 1 デザイナフレンドリー 2 コントローラーがない 3 速い デザイナフレンドリー 自分の手元にあるerbやらjspやらasp(chtml/vbhtml)やらのファイルを見て、これをサーバーサイド側の言語を知らない人間に手渡せるか？と考えたときYesと言える人はどれくらいいるでしょうか。 それらのファイルにはそこそこコードが入り組んでいて、特にRailsの場合顕著です
新・三大JavaScript タッチ対応ライブラリ比較(Hammer.js/QuoJS/ TouchSwipe) - Qiita
モバイルデバイス全盛の昨今、サイトのデザインだけでなく動きも対応しなくては！というケースがあります（私はありました）。 そんなわけで、JavaScriptのタッチ対応ライブラリについて評価を行ってみました。ライブラリの一覧についてはこちらのサイトが詳しく、ここから対応イベント・更新頻度を基に評価対象を表題の３つに絞り、その動作を比較してみました。 各ライブラリによるタッチの挙動は、以下で比較可能です(おまけでTouchyも入ってます)。 Gesture Detector 今スマホやタブレット的な何かでこの記事を読まれているあなた！はぜひ実際に動かしてみて下さい。 私はAndroid4.0デバイスしか持ってないので、xxで動かんぞ、ということがあるかもしれないです。そんな時はコメントなどで連絡いただけたらうれしいです。また、コードはこちら。 結論 結論としてはHammer.jsをお勧めしたい
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