「今日のコーデ」は人工知能に聞く時代？ 人工知能ショップ店員の『Mika』が一瞬でコーデ提案をしてくれる！ 株式会社ニューロープ自分の持っているアイテムの写真をアップすると、人工知能ショップ店員の『Mika』が「これを着合わせてはいかがでしょう！」と即座に提案！ ㈱ニューロープがLINE上で展開している人工知能ショップ店員の『Mika』がフルリニューアル。 ユーザーがファッションアイテムやスナップを投稿すると、そのアイテムに対するスタイリングを即座に提案してくれるようになりました。 提案されたアイテムが手持ちにない場合は、そのまま通販サイトで購入することもできます。 「毎日同じようなスタイリングになりがち……」 そんな方のための強力な助っ人、人工知能ショップ店員がLINEに登場しました！ チャットに自分の持っているアイテムを投稿すると、スタイリングを提案してくれる！ 『Mika』はLINE

人工知能のパーソナルスタイリスト『Riko』が着こなし提案をしてくれる！ LINEアカウントにて提供開始 - 株式会社ニューロープ人工知能パーソナルスタイリストの『Riko』と人工知能ショップ店員の『Mika』がファッションをもっと自由にする ファッションベンチャーの㈱ニューロープは、着こなしの解説を丁寧にしてくれるパーソナルスタイリストのRikoと、コーディネート提案をしてくれるショップ店員のMikaをLINE上でリリースしました。 どなたでも、LINEで友達申請をするだけで、無料でご利用いただけます。 いずれも人工知能で、ニューラルネットワークに基づき、約100万枚のファッションスナップを教師データとしています。 丁寧に着こなしを解説してくれる、人工知能パーソナルスタイリストの『Riko』 『Riko』は人工知能のパーソナルスタイリスト。 LINEのチャットで自分のファッションスナップ

スタートアップのアイデアは考えるのではなく気付くものであり、そして気付くためには未来に欠けているものを探すことだ、というのは Paul Graham の弁です。 そうした未来の想像の仕方の一つとして、主要なテクノロジが引き起こす社会の変化を想像してみる、特にその技術の二次影響、三次影響の予兆に気付こうとする、というやり方があるかもしれません。 過去を振り返ってみても、一つの発明が思ってもみなかったところまで影響した例がありました。Steven Johnson はそうした例を『How We Got to Now』で挙げています。 （例1）活版印刷が顕微鏡を生むグーテンベルクの活版印刷の発明は印刷業界を生みました。出版は識字率を上げ、聖書以外の本や知識をも流通させ、人々の文化を大きく変えるに留まったわけではありません。 書籍の普及は読書習慣を生みました。そこで自分の遠視に気付いた人達に眼鏡の需

ファッションコーデを解析したがる人工知能『ファッションおじさん』をリリース - 株式会社ニューロープあなたのお気に入りのファッションコーディネート、ファッションおじさんが解説します！ ファッションベンチャーの㈱ニューロープは、ファッションを自動で解析する人工知能『ファッションおじさん』をリリースしました。 LINEでファッションおじさんに友達申請をしてチャットにファッションスナップを投稿すると、全力で解析。着こなし術や類似商品を案内してくれます。 ファッションおじさんはニューラルネットワークに基づき、約100万枚のファッションスナップを教師データとしてこれまで学習に励んできました。 レディースファッションの『#CBK（カブキ）』を運営する株式会社ニューロープが、ファッションを自動で解析する人工知能『ファッションおじさん』をリリースしました。 ファッションおじさんはLINE@アカウント。LI

Machine Learning Research Should Be Clear, Dynamic and Vivid. Distill Is Here to Help.

恐らくインターネット史上最強の、無料で使える画像の検索に特化した検索エンジンが登場した。運営にあたるのは著作物の適正な再利用の促進を目的として、2001年に創立されたクリエイティブコモンズ。 クリエイティブコモンズは以前から、クレジットの付記等の条件付きで、著作物を広範囲のネットユーザーに再利用させる試みを行ってきた。今回のサイトの登場で、その画像の検索が一気に簡単になった。 従来はクリエイティブコモンズ画像の検索はグーグルのアドバンスサーチやFlickrに頼るしかなかったが、新規にオープンしたサイトはまだベータ版ながら、非常に使いやすいサービスに仕上がっている。 今回の「クリエイティブコモンズサーチ」は、900万点以上の画像を一気に検索可能。ライブラリにはFlickrや500px、ニューヨークのメトロポリタン美術館やニューヨーク公共図書館、アムステルダム国立美術館のサイトの画像が含まれて

「スーパーマリオラン」の買い切り10ドル（日本では1,200円）という価格設定を巡る論争がヒートアップしている。ダウンロード数を見る限りアプリは大ヒットと言えるが、投資家らは失望しており、レビューは賛否両論となっている。 フォーブス寄稿者のErik Kainは、任天堂が大切に築き上げてきたマリオブランドを毀損しないために、あえて高めの価格設定をしたと分析している。Kainの意見も一理あるが、米国では5万件のレビューの半分を一つ星が占め、そのほぼ全てが価格に対する不満になっている。このことを踏まえると、同じくフォーブスのライターである筆者は、任天堂が価格設定を誤ったと思わざるを得ない。 スーパーマリオランはアップストア上では無料アプリとなっているため、多くの人たちが全てを無料でプレイできると誤解していたようだ。アップストア内の説明文も、「続きを読む」をクリックして全文を展開しない限り有料で

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「始動 Next Innovator 2022」締め切りは9月5日（月）正午ー経産省・JETRO主催のイノベーター育成プログラム #始動2022

(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット

News 2022-06-01 We release the DeepFashion-MultiModal dataset with rich multi-modal annotations, including manually annotated human parsing labels, manually annotated human keypoints, manually annotated fine-grained labels and textual descriptions. 2020-05-04 Parsing mask annotations and dense pose annotations have been added to “In-shop Clothes Retrieval Benchmark”. Fine-grained attribute annotat

あ 今だにちょくちょくこの記事を参考にしていただけるのですが、次の記事にもうちょっと推敲して書き直したのでこちらを参照していただけると幸いです. Variational Autoencoders (VAEs) (この記事自体を書きなおせばいいじゃんってのはナシで. Qiita でこれ以上ものを書きたくないので) 応用例 ちょっとググると次のようなものがヒットします Variational Autoencoderでアルバムジャケットの生成 - Use At Your Own Risk chainer-Variational-AutoEncoderを使ってみた - studylog/北の雲 すごいですね！ 応用はいいから理論を教えて！ 参考文献 Tutorial to Variational Autoencoders: https://arxiv.org/pdf/1606.05908v2.pd

米Facebookは8月25日（現地時間）、同社の人工知能研究機関「Facebook AI Research（FAIR）」で開発している画像認識関連の3つの技術「DeepMask」「SharpMask」「MultiPathNet」をGitHubで公開した。 まだ発展途上のこの技術をオープンソース化することで、外部研究者の協力を得て精度を向上させるのが目的だ。 FacebookはFAIRの立ち上げ当初から、「コンピュータビジョン」と呼ばれる研究分野に注力し、コンピュータに人間と同じレベルの目と脳を持たせることに取り組んできた。 今回公開した3つの技術は画像内のオブジェクトを抽出して識別するためのもので、同社が4月に発表した視覚障害者向け音声キャプションにも採用している。 FAIRの博士研究員、ピョートル・ダラー氏は以下の画像で、コンピュータビジョンの実現の難しさを説明している。左が人間が見る

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