【スケベ】女性用アダルト動画のデータを分析して、女性から評価が高いアダルト動画をデータ分析してみた
こんにちは、スケベサイエンティストのDai (@never_be_a_pm)です。 世の中の男性、アダルトビデオから間違った性の知識を得がち問題 さて、よく女性からこんな意見を聞きます。 「世の男性はアダルド動画を見すぎている。そこで変な知識をつけてしまって、気持ち良いSEXをすることができない」 確かに、世の男性は女性が喜ぶ正しいSEXをよく理解しておりません。特に経験が足りない童貞にとっては、学びたくても学ぶことが経験から学べないという、深刻な問題を抱えています。その結果、日本では年間６万人以上の童貞が、いきなり局部に手を突っ込んでいると報告されています。 これは非常に社会的な問題なのではないかと思います。そして、もし女性が喜ぶSEXを男性が知ることができたら、童貞もSEXできるし、女性も喜んで童貞とSEXできます。 女性が喜ぶSEXとは何か分かれば、童貞にもチャンスがあるのではないか
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
ScalaでDeeplearning4jを使い自動運転で峠を攻める！ - FLINTERS Engineer's Blog
こんにちは。菅野です。 最近、AIとか機械学習とかが話題ですね。 AIに仕事を奪われる職業がどうとかの記事もよく見かけます。 このブログ記事もAIが書いてくれたら良いのにと思っている今日この頃です。 …でも思ってるだけでは仕事を奪ってくれないので、やっぱり何かしら自分で作るしか無さそう。 という訳で、今回はJavaでディープラーニングが出来るDeeplearning4jを使って機械学習を試します！ プロジェクトD さて、何を作りましょう？ 最終的には私の仕事を勝手にやってくれるAIを作りたいです。 でも、はじめは簡単なものから少しずつ作っていこうと思います。 よくディープラーニングでネタにされるのは手書き文字の識別ですが、正直面白くないので道路上を自動運転するAIを作ります！ 嘘です。 いきなり作るのは無理があるので、画像の道路が左カーブなのか、右カーブなのか、あるいは直線なのかを分類し画
fastTextの実装を見てみた
7. fastText • https://github.com/facebookresearch/fastText • Facebook AI Research製ライブラリ • fastTextが行えること 1. Word Embedding の取得 2. テキスト分類（マルチラベル対応） • 以下の2つの論文のC++実装 • Enriching Word Vectors with Subword Information (P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, T. Mikolov, 2016) • Bag of Tricks for Efficient Text Classification (A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, 2016)
トランプ氏のツイートを機械学習し、為替の予測をしてみた。〜GCP ML系使い倒し〜 - Qiita
GCPのML系機能を使いまくりたい・・という時にちょうど良い題材があったのでやってみました。GCPは機械学習を行う上で必要なデータ取得、preprocessing、学習と予測まで、フルマネージドな環境が揃っています。今回はその中で以下を使用しました。 ML Engine Dataflow BigQuery Natural Language API Datalab コードは全てDatalabで実行しました。開発環境を整える必要もなく、インタラクティブに結果を見られるのでGCPのML系を触るときは特におすすめです。 概要 色々発言が注目されるトランプ氏ですが、市場への影響はどれ位でしょうか？ツイートの後と通常(ランダムに時間帯を選択)でUSDJPYの価格変動がどう違うか比較します。 ランダムな日時 ツイート後 横軸は分、縦軸は変動(円)です。きちんと分散をみていませんが、ツイート後10分は荒れ
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API を提供しているところが特徴みたい。 実のところ Keras はデフォルトで TensorFlow をバックエンドとして動作する。 バックエンドとしては、他にも Theano が選べるらしい。 今回は Keras で組んだニューラルネットワークを GPU で学習させてみることにした。 そのとき CPU と比べて、どれくらい速くなるかを試してみたい。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.3 BuildVersi
配牌からアガれるかアガれないか予測する - Qiita
はじめに 趣旨 個人的にディープラーニングや機械学習を学習したいと思い、O'Reilly Japanさんから出版されているゼロから作るDeep Learningを読みました。 しかし、私自身に知識がなく、いまいちピンとこなかったので、簡単なものを作ってみようと考えました。 とはいえ、せっかくなら自分の趣味でもある麻雀に関わるところで作ろうと考えました。 筆者のスペック Python、機械学習ともに初心者 普段はPHPやRubyを使ったWebのお仕事 環境 Python 3.6.0 bottle 0.12.13 heroku 機能概要 作成したアプリは下記になります。 https://python-mahjang.herokuapp.com/index また、ソースコードは下記になります。 https://github.com/naoki85/python_mahjong 配牌と結果のみを学
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
機械学習手法を理解する手順 - HELLO CYBERNETICS
はじめに プログラムへの理解度 機械学習への理解度 何が重要か アルゴリズムとしての理解 アルゴリズムとプログラム プログラムの理解 アルゴリズムとしての理解 機械学習手法を理解する方法 機械学習を抑えるためのポイント 更新式を理解すること 判別も回帰も大雑把には何らかの関数 大枠はこれで殆ど掴める 次のステップ モデルについて詳しく知る 最適化を知る まとめ つまずくポイント 記事 はじめに プログラムへの理解度 プログラムは複製が可能です。だれか一人がプログラムを完成させればそれを共有財産として使うことができます。それがいわゆる「ライブラリ」です。 果たして、ライブラリを作った人と使っている人の、そのプログラムへの理解度は同じだと言えるでしょうか。当然言えません。もしも同等の理解度を得たければ、ライブラリの中身まで覗く必要があるでしょう。 機械学習への理解度 同様にして、ある機械学習手
マーケティングで利用するために知っておくべき人工知能（AI）の基礎知識 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2016 Autumn
「Web担当者フォーラム2016秋」では明治大学の高木教授が、「人工知能の虚空と現実 ― マーケティングで本当に使うために人工知能を正しく理解する ―」と題して、探索木、エキスパートシステム、データドリブンな知能実現など、まず知っておくべき人工知能の基礎を解説した。また、マーケティングで機械学習を活用すれば、 人の思い込みを越えることなどAIの実践面も紹介した。 「人工知能は何でもできる」は誤解人工知能は今まさにブームである。科学雑誌だけではなく、ビジネス雑誌でも特集されることがある。しかし、中身は次のようだと高木教授は言う。 とんでもないことがたくさん書いてある 映画のようにロボットが反乱を起こして人を支配するようなことは当面はあり得ないし、「人工知能は何でもできる」と過剰に期待すると失敗する。そこで、マーケティングに人工知能を使うという話の前に、そもそも人工知能とはどのように生まれ、発
普通のwebエンジニアでも出来る、ド素人からの機械学習のはじめ方
The document discusses machine learning and AI projects from mofmof inc. It mentions tools and frameworks like Ruby, Rails, Python, scikit-learn, TensorFlow, and links to courses on Coursera. It also lists several projects including Peers, Bot My-ope, and links to code on GitHub for projects like Get Wild and image classification samples using TensorFlow.Read less
たのしい機械学習 Part1
(原文：Machine Learning is Fun! by Adam Geitgey より許可を得て翻訳) (訳者注：難解な機械学習のコンセプトを平易に説明している素晴らしいブログを見つけ、ぜひ日本の皆さんに伝えたい！と思い文章化しました。共感いただいた方、文章末尾の❤️マークからいいね！お願いします。一緒に機械学習勉強してくれる人も募集中です。=>Email:dai@jenio.co) 機械学習の事を人々が話しているけど、 あなたは言葉の意味はわかっていない。 そんな場面に遭遇した事はありませんか？ 同僚の言葉に相槌を打つのに疲れた。。 そんな状況を変えましょう！ このガイドは機械学習に興味があるけど、 何から勉強したらいいのかわからない人に向けて書かれました。 多くの人がWikipediaを見ると思いますが、 ストレスがたまり、 誰かがレベルの高い説明をしてくれるのを望みますよね？
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
ディープラーニング(seq2seq)でtwitter chatbotを作ってみた - Qiita
こんにちは。今年は冬休みをとても長くとったのですが、肉や蟹や餅や酒を連日消費しているうちに人体が終わっていき、気持ちになったので(様々な方向に感極まった状態のことを「気持ちになる」と表します)、世間で流行っているらしいディープラーニングの関連情報をつまみ食いしてチャットボットを作ってみることにしました。 入力文に対しニューラルネット(RNN)で応答文を生成して返事します。 @neural_chatbot というtwitterアカウントで動かしています。 ご興味があればぜひ@neural_chatbotに話しかけてみてください。 あらすじ ニューラルネットというものがあり、関数を近似することができ、知られています。 Recurrent Neural Network (RNN)というものがあり、内部状態を持つことができ、自然言語を含む可変長の系列を取り扱うのに便利で、知られています。 Sequ
Raspberry Pi 深層学習で「赤りんご」と「青りんご」を見分ける（Keras・Open CV） - Qiita
「赤りんご」と「青りんご」を見分けるだけの簡単なものですが、はじめて自分の用意した画像で深層学習をしてみました。 こんな感じ Deep Learning Apple Recognition - YouTube 「赤りんご」と「青りんご」を見分けます。 まずは「青りんご」から、確率91.4%と推測しました。 続いて「赤りんご」、確率91.1%と推測しています。 今回は推測結果が90%以上で「赤りんご」と「青りんご」を判定しています。りんごがない時に（例えば私の丸顔を写した場合）80%の推測がされた際は、判定結果が出ない様にしています。 環境 前回記事と同様です。 学習の流れ Web上から画像をダウンロードする ダウンロードした画像をNumPy配列にし、訓練データとテストデータに分ける 畳み込みニューラルネットワークで学習する OpenCVで撮影した画像をNumPy配列にし推測データとして使用
Evernoteのプライバシーポリシーにまつわる混乱の背景にあるもの
もう先々週のことになりますが、Evernoteがプライバシーポリシーを変更する、しかもその内容がユーザーに対して一方的なもので大きな批判を浴びるという事件がありました。 その後、Evernote CEOのクリス・オニールが事情を説明し、批判を浴びた部分については見直すという発表をおこなって多少は炎上が収まったようにみえるのですが、本質的な問題はそのままになって残っています。 いったいなにが問題だったのか？ 今後も Evernote を信頼して使い続けていいのか？ について個人的な立場で考えていることをまとめておこうと思います。 問題となったプライバシーポリシーの変更 今回問題となったのは、当初2017年の1月に発効を予定していた新しいプライバシーポリシーです。この内容についてはブログ記事などの告知はなく、送信されたユーザー向けのメールのなかで説明が行われていました。 その骨子としては、今後
ナイーブベイズを利用した自動カテゴリ判定器の開発 - it's an endless world.
この記事はGoodpatch Advent Calendar 2016、21日目の記事です。 先日退職ブログを書いたばかりですが「今年も書いて良いよ」と言われ図々しく書いてます。 昨日はえんぴのQAについての記事でした。 qiita.com 私の記事ではタイトルの通り、ナイーブベイズを利用した自動カテゴリ判定器を先日作った話をしたいと思います。 参考にした記事 以下、こちらの記事にかなりお世話になっております。先人すばらしい。 qiita.com ナイーブベイズって何？ 昨年のこのアドベントカレンダーでベイズ理論の話をしましたが、その中でも語っているやつです。 migi.hatenablog.com 実は、これはGmailなどのスパムフィルターにも使われている技術です。 「出会い」や「寂しい」といったメールに含まれている単語それぞれに、その単語が含まれていた時にそのメールがスパムメールであ
アイドル顔識別のLINE BOTを作りました - すぎゃーんメモ
記事要約 機械学習によるアイドル顔識別のLINE BOTを作りました。アイドル分かる人は是非 友だち追加して アイドル画像を送りつけて遊んだりしてみてください。 むしろ識別対象のアイドルさん御本人にも使ってもらえたら最高 BOT概要 TensorFlowによるアイドル顔識別器の話 - 2016.9.28 TensorFlow勉強会 - Qiita にまとめている、自作のアイドル顔識別器の 「入力した画像に対し、写っているのが『どのアイドル(人物)か』を機械学習により自動判定する」 という機能を実際に試すためのインタフェース。 トーク(1:1、Room, Group、いずれでも可)で画像を投稿されると、その画像に写っている人物の顔を識別してCarouselメッセージで結果を返す。 11月末現在の時点で、識別対象のアイドルは851人となっています。 顔識別API 元々 実際に学習結果を試すため
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Pythonで始める機械学習入門
