Word2Vec：発明した本人も驚く単語ベクトルの驚異的な力
Word2Vecとは Word2Vecで演算処理する Word2Vecとニューラルネットワーク Word2Vecの仕組み CBoW Skip-gram Word2Vecを応用することができる分野 レコメンド 機械翻訳 Q&A・チャットボット 感情分析 Word2Vecの弱点 Word2Vecの派生系や類似ツール GloVe WordNet Doc2Vec fastText まとめ 参考 世界中のWebサイトの数は2014年に10億件を超えたようだ。そして、Facebookのユーザー数だけでも16億人を超えている。 そして、そのいずれもコンテンツの中身の大部分はテキストから成り立っていることだろう。 ということは、莫大に増大し続けるネット上のデータのほとんどはどこかの国の言葉だってことだ。世界中の人が毎日テキストデータを生成し続けたことはこれまでの歴史上無かったんじゃないだろうか。 もしそん
DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説」 http://qiita.com/tawago/items/931bea2ff6d56e32d693 スタンフォード大学の学生さんのレポート「Recognizing Handwri
TensorFlow Playground でわかるニューラルネットワーク
この記事を読みニューラルネットワークに興味を持ち勉強を始めました。 ニューラルネットワークを目で見て直感的に理解できるのは素晴らしいですね。 半年以上も前の記事なのでコメントを読まれているか分かりませんが、お聞きしたいことがあります。 TensorFlow Playgroundの入力層のFeatureについて勉強をしているのですが、なぜ生の入力値(座標x,y)ではなく、Featureを間にかませているかその背景を教えていただきたいです。 というのも、MNISTのチュートリアル等では縦横28x28ピクセルの784個のアドレスのグレースケールの値を入力とし、入力層に784個のニューロンを並べている解説が 多く、TensorFlow Playgroundで行われているようなFeatureの選択がどこから出てきたものなのか分からないのです。 ちょっと宣伝のようになってしまいますが、自分の学習成果の
(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
ディープラーニングを活用したマイクロサービスを構築し、画像から商品カテゴリの分類をしてみる - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 iQONの中ではクローラーと検索サーバーを担当しています。 iQONのクローラーには提携ECサイトさんからクロールした商品を商品カテゴリー(Tシャツ、ワンピース、etc.)に自動的に分類する機能があり、商品タイトルや商品説明文などのテキスト情報を元に分類を行っています。 しかし、一部のカテゴリー(セーター・ニット帽)の商品はテキスト情報だけからでは精度の良い分類を行うことができません。 そのため、これらのカテゴリーの商品については画像を用いたカテゴリー分類を導入しました。 これらの機能を実現するために、当社のデータサイエンスチームとも協力を行い、ディープラーニングを用いたカテゴリー判定器を開発しました。 また、この機能は既存のクローラーの機能からの独立性が高いので、クローラーに組み込むときにはマイクロサービス化をして組み込みまし
ニコニコ動画の公開コメントデータをDeep Learningで解析する - Qiita
この記事は第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の24日目の記事です。 ドワンゴエンジニアの@ixixiです。 niconicoのデータをDeep Learningなアプローチで解析してみた話です。 nico-opendata niconicoの学術目的用データ公開サイト https://nico-opendata.jp が最近オープンしました。 これまでも、国立情報学研究所にて、ニコニコ動画コメントデータや大百科データが公開されていましたが、 nico-opendataでは、ニコニコ静画のイラストデータの約40万枚のイラストとメタデータが研究者向けにデータ提供されています。 今回は、ニコニコ動画コメントデータ(誰でも取得可能)を用いたDeep Learningによるコメント解析例を紹介します。 超自然言語 ニコニコのコメントデータに限らず、twitterでのtweetや
Deep Learningでスケジュール調整してみる、ための自然言語処理をしてみた | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015の1日目担当のふじもとです、グリー株式会社でCTOをしてます、もう10年目です。 今年もChristmasに向けてみんなで毎日更新していきますので、ぜひぜひよろしくおねがいします。 わりとどうでもよい序 去年、一昨年は25日担当だったんですが、今年は (なんでかは知らないけど) 1日目書くことになったので、ちょっと趣向を変えて技術的な内容にしてみたいと思います。 なおタイトルに、Deep Learningだの自然言語処理 (以下NLP) だの書いてますが、ぼくは機械学習やNLP、はたまたDeep Learningの専門家でもなくって、たしなむ程度に勉強していたくらいです。ので、この記事はアルゴリズムについて詳しくなろうっていうよりは、いろいろ試してみたっていう方向になってます。 Summary わりと単純なCNN + 少ないコーパスでも、タ
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
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ディープラーニングを使って商品カテゴリの分類をしてみました / Classify fashion items by using deep learning