エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
優勝8回、総額1千万円超の賞金をゲットした起業家に「プレゼンの極意」を聞いてみた――Empath CSO 山崎はずむさん（後編）
優勝8回、総額1千万円超の賞金をゲットした起業家に「プレゼンの極意」を聞いてみた――Empath CSO 山崎はずむさん（後編）：長谷川秀樹のIT酒場放浪記（1/4 ページ） メルカリのCIOを務める長谷川秀樹氏が、志高きゲームチェンジャーと酒を酌み交わしながら語り合う本対談。なぜ、音声感情解析技術「Empath」は海外のピッチコンテストで注目されているのか、この仕事を始めるきっかけは何だったのかを同社共同創業者でCSOの山崎はずむさんに聞きました。 元ハンズラボCEOで現在、メルカリのCIO（最高情報責任者）を務める長谷川秀樹氏が、志高きゲームチェンジャーと酒を酌み交わしながら語り合う本対談。今回のゲストは音声感情解析技術『Empath』を携えて数々の海外ピッチコンテストに出場、2018年は8回優勝、総額1千万円を超える賞金をゲットしたというEmpathの共同創業者・CSO（最高戦略責任
AI、機械学習、ディープラーニングの違いを説明できますか？機械学習と統計の違いは？ (1/3)：MarkeZine（マーケジン）
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
深層学習を勉強してリアルタイム映像表現に使ってみた話
深層学習を勉強してみたいと思った 動機は２つあって、単純に深層学習流行ってるからやってみたかった、というのと、今後グラフィックス技術を扱っていく際に深層学習は欠かせないものになりそうだと考えた、というのがありました。 例えば、最近 NVIDIA は深層学習を応用したノイズ軽減技術によってモンテカルロ系レンダラーのレンダリング時間を大幅に削減できるとしています。また、Turing 世代の GPU では深層学習を応用した超解像技術によって高解像度動作時のパフォーマンスを大幅に改善できるとしています。ただ僕には、これらの技術がどれほど効果的なものなのか、また本当に実用的なものなのか、判断することができませんでした。 このような深層学習技術の応用は今後様々な場面で進められていくことと思われますが、そういった技術を評価していくにあたって深層学習の基礎知識を備えておくことが必要になると感じています。
農業、製造業、ITサービスの立場から語る画像認識の研究開発 ── GeekOutナイトレポート - GeekOut
2018年5月30日（水）、画像認識に取り組む3人のエンジニアが、それぞれの立場から技術について語る「GeekOutナイト」が開催された。 きゅうりの選別、料理の記録、自動車の運転にも利用される「画像認識技術」について学べるイベント「GeekOutナイト」を開催します - GeekOut 今回は、個人でディープラーニングを用いた自動等級判定に取り組んでいるきゅうり農家の小池誠さん、自動車のドライバ状態推定技術など画像センシングによる先端的な研究を進めるオムロン株式会社の仁科有貴さん、そして画像分析を用いたサービスの研究開発に取り組むクックパッド株式会社研究開発部の菊田遥平さんが登壇。 それぞれ、「農業における個人のメイカーとして」、「B2B企業における産業向けとして」、そして「B2Cにおける自社のサービス開発のため」という、三者三様の立場から画像認識への取り組み方、それぞれの技術に対するス
(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
マンガでわかる！AIブームを巻き起こした「ディープラーニング」とは？（中級編） | BACKYARD
前回の初級編では、 ・ディープラーニングが現在の人工知能ブームの火付け役になったこと。 ・従来の学習方法に比べ、自らデータの特徴をつかむことができること。 ・スペックの進化やネット上の膨大なデータが実現の背景にあること。 をイメージしていただけたと思います。 まだの方はこちらから→ マンガでわかる！AIブームを巻き起こした「ディープラーニング」とは？（初級編） でも、実際どんな処理が行われているのでしょうか？一度でもディープラーニングの解説を見たことがある方ならお分かりの通り、なかなか難解なのですが、今回もだいぶざっくりと分かりやすさ重視でディープラーニングの学習法を漫画で表してみました。また、実際に企業がマーケティングやサービスに活用する際のポイントと思われる点も後半でまとめます。
ディープラーニングと英語学習の関係
今、AI（人工知能）が大きな話題となっています。コンピューターのアンチウイルスなど、これまでは新たに出てきたウイルスに対応する流れだったため、常に後手に回ってきたのですが、AIを使うことでこれから出現するウイルスを高い精度で予測できるようになりました。これこそ、「革新」といえるものでしょう。 ところで、少し整理すると、AIはこれまでに大きく2段階のステップを踏んでいます。第一世代のAIは、直列処理という情報処理理論に基づくもので、私たちのパソコンはすべてこの直列処理に基づいて動いています。第二世代は、並列分散処理といわれ、簡単に言えば「脳の働き方」を真似したものです。 ディープラーニングはこの情報処理と関係しています。ディープラーニングというのは、はじめごく簡単な作業しかできなかったものが、より複雑な作業ができるようになったことを指し、さらに言えば、膨大なデータから自力でそこに含まれる特徴
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https://jp.techcrunch.com/2018/01/18/2018-01-17-googles-automl-lets-you-train-custom-machine-learning-models-without-having-to-code/
ディープラーニングが拓く未来：nikkei BPnet 〈日経BPネット〉