深層学習は画像のどこを見ている！？ CNNで「お好み焼き」と「ピザ」の違いを検証 - Platinum Data Blog by BrainPad
こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ画像でCNNの判定が当たっているケース： お好み焼き画像でCNNの判定が外れているケース： ピザ画像で
ゲーム史における和製ゲームの悪い翻訳例を集めた書籍「This be book bad translation, video game!」が海外で販売開始 - AUTOMATON
ゲームの歴史において、日本のゲームはいくどとなく海外へと輸出されてきたが、その際にはローカライズ、特にゲーム内テキストの翻訳が必要になる。先週後半に発売が開始された「This be book bad translation, video game!」は、そんなゲーム内テキストにおける和製ゲームの悪い翻訳例を集めた書籍となっている。 同書籍を作成したのは、ゲームの翻訳に関する海外サイト「Legends of Localization」のチームだ。同書籍では1970年代から今日までのビデオゲームの悪訳が集められており、全64ページに99枚のスクリーンショットが掲載されている。運営チームの設立者Toma氏はTwitter上でこの書籍に関し、単純に有名な悪訳を載せただけではないと説明。初期のゲーム開発では翻訳に予算が回されなかった時代背景から、近年散見されるようになった機械翻訳まで、誤った翻訳を歴
問い合わせはAIにお任せ 自動返答の開発盛んに - 日本経済新聞
人工知能（AI）を使って顧客の質問に自動返答するプログラムの開発が盛んになっている。サイバーエージェントは機能を刷新して回答精度を高め、質問サイト運営のオウケイウェイヴは自社の質問・回答データを活用して最短3週間で導入できるようにした。導入企業は販売する商品・サービスなどへの問い合わせをAIに任せ、業務効率を改善できる。サイバーエージェントグループのAIメッセンジャー（東京・渋谷）は、AIを使
GitHub - retext-project/retext: ReText: Simple but powerful editor for Markdown and reStructuredText
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
処理を実行中です
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
TechCrunch
何故あなたの機械学習はビジネスを改善出来ないのか？
