データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
リアルタイム声質変換ライブラリ「Realtime Yukarin」を公開しました
はじめにリアルタイム声質変換アプリケーション、Realtime Yukarinを開発し、 OSS（オープンソースソフトウェア）として公開しました。 ここで言う声質変換とは、「誰でも好きな声になれる」技術のことを指します。 好きな声になれる声質変換は夢があって流行りそうなのですが、まだ全然普及していないと思います。 それは現時点で、声質変換を実際にリアルタイムで使えるフリーな仕組みが無いためだと考えました。 そこで、自由に使えるリアルタイム声質変換アプリケーションを作り、ソースコードと合わせて公開しました。 声質変換とは声を変える方法で有名なのは、声の高さや音色を変える手法、いわゆるボイスチェンジャーです。 既存のボイスチェンジャーは、元の声を起点として、変換パラメータを自分で調整する必要があります。 一方ここでの声質変換は、元の声と好きな声を用いて機械学習し、変換パラメータを自動で調整しま
1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
Neural Style Transfer: Creating Art with Deep Learning using tf.keras and eager execution
Posted by Raymond Yuan, Software Engineering Intern In this tutorial, we will learn how to use deep learning to compose images in the style of another image (ever wish you could paint like Picasso or Van Gogh?). This is known as neural style transfer! This is a technique outlined in Leon A. Gatys’ paper, A Neural Algorithm of Artistic Style, which is a great read, and you should definitely check i
Audio AI: isolating vocals from stereo music using Convolutional Neural Networks
What if we could go back to 1965, knock on Abbey Road Studios’ front door holding an ‘All Access’ badge, and have the privilege of listening to those signature Lennon-McCartney harmonies A-Capella? Our input here is a medium…
［書評］日本語初の「モバイルアプリ開発者向け」機械学習・ディープラーニング解説書 - その後のその後
「iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門」をご恵贈いただきました。機械学習関連の技術書は数あれど、モバイルアプリ開発者向けを謳ったものは日本語では初だと思います。 iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門posted with amazlet at 19.01.24布留川 英一 ボーンデジタル (2019-01-26) 売り上げランキング: 171,507 Amazon.co.jpで詳細を見る モバイル向けというとCore ML/ML Kit等の学習済みモデルを活用するフレームワークやツール群を想起しますが、本書ではCreate ML、Turi Create、TensorFlow、Cloud AutoMLといったモデル作成側についても解説されています。 また目次を見るとわかりますが、機械学習／ディープラーニングの定番
Perfume とライゾマティクスの新たな試みを支える Google の機械学習 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 3 月 20、21 日に NHK ホールで開催された Perfume のライブ ステージ「Reframe」。このステージは、NHK が東京オリンピック・パラリンピックに向けて文化面においても機運を高めていくイベント「This is NIPPON プレミアムシアター」の一環として開催したもので、NHK と Perfume がこれまで生み出してきたパフォーマンスの最新テクノロジーによる「再構築」をテーマに、インタラクション デザインを担当したライゾマティクスによるドローンや AR 技術をふんだんに投入した演出が話題となりました。 今回のイベントでのライゾマティクスによる新しい試みのひとつが、Google の機械学習技術を応用したステージ演出です。同社を率いる真鍋大度氏は次のように説明します。「Perfume のミュージックビデオや歌
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表 2018-04-23 NVIDIAの研究チームは、画像内の一部を削除し修復するDeep learningを用いた画像修復法を発表しました。 論文：Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 著者：Guilin Liu, Fitsum A. Reda, Kevin J. Shih, Ting-Chun Wang, Andrew Tao, Bryan Catanzaro 本稿は、画像内の修正したい箇所をマスクし、除去したあとを自然に見せる代替を生成し再構築するモデルを提案します。不規則な形状のマスクでも画像修復できるDeep learningモデルです。 本提案手法は、最初にニューラルネットワークを訓練するた
Google、機械学習による画像認識分類システムを欺ける敵対的物理ステッカーを提案した論文を発表。ステッカーは印刷可能でシーンに依存しない
Google、機械学習による画像認識分類システムを欺ける敵対的物理ステッカーを提案した論文を発表。ステッカーは印刷可能でシーンに依存しない 2018-01-04 Googleの研究者らは、Deep learningによる画像認識分類システムを欺ける敵対的ステッカーを提案した論文を発表しました。 Adversarial Patch 著者：Tom B. Brown、Dandelion Mané、Aurko Roy、Martín Abadi、Justin Gilmer （上図では97％の信頼度でバナナと分類しているが、ステッカーを置いた下図では99％の信頼度でトースターと分類している様子） テーブル上のバナナは、VGG16ニューラルネットワークによってバナナとして正しく分類されますが、隣にサイケデリックなステッカーを置くと、バナナのことはすっかり忘れトースターとして分類されます。このように、ステ
Deep Learningで「いらすとや風人間画像生成モデル」を作った話（DCGAN、Wasserstein GAN） - ぬいぐるみライフ？
フリー素材サイト「いらすとや」に出てくる人間風の画像を自動生成するモデルをDeep Learningで作りました。実装にはGoogle製のライブラリ「TensorFlow」と機械学習アルゴリズムの「DCGAN」「Wasserstein GAN」を用いています。 以下は生成された人間画像のうちそれなりにきれいなものの一例です。頬のところが赤くなっていて何となく本家いらすとやの特徴を捉えられていると思います。 「いらすとや」とは？ 実装した手法の概要 DCGAN、Wasserstein GANについて Generator Discriminator GeneratorとDiscriminatorの学習 学習や実装の詳細 Generator、Discriminatorのネットワーク構成やパラメーター 訓練データ その他 学習経過 モデルを検証する 入力にバイアスを掛けていい画像を出やすくする ま
女性がアダルトビデオに出演経験があるかどうかをSNSにアップした写真から「顔認識」で特定
by Marcelle Lucena SNSにアップロードされたバラバラの写真の中から同一人物の写真を探し、SNS上での友達作りに役立てるためのサービスとして開発された顔認識システム「FindFace」は、顔認識技術が犯罪などに悪用される恐れがあると報じられていました。そんな中、FindFaceを使ってSNS上の女性の写真とアダルトビデオをマッチングさせ、AV女優の身元を特定するという悪事が発生しています。 Facial Recognition Service Becomes a Weapon Against Russian Porn Actresses - Global Voices Advocacy https://advox.globalvoices.org/2016/04/22/facial-recognition-service-becomes-a-weapon-against-
AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を
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TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開
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ドワンゴ、ディープラーニング専用GPUサーバー「紅莉栖(くりす)」を構築 ～TITAN XのQuad SLIを100台。人工知能研究用に無償貸し出し
