English PRESS RELEASE (サービス) 2016年11月29日 富士通株式会社 世界最速クラスのディープラーニング基盤と、業種・業務に対応したAIサービスを提供 富士通のAI「Zinrai」でお客様のビジネス革新を加速 当社は、2015年11月に「Human Centric AI Zinrai(ジンライ、以下、Zinrai)」として体系化したAI(人工知能)に関する知見や技術をベースに、お客様のAI活用を加速させる「Zinrai」関連のサービス5種を開発し、順次提供を開始します。当社はこれらを、お客様のビジネス革新を加速する「FUJITSU Digital Business Platform MetaArc(メタアーク)」の中のサービスに位置付けています。 今回提供するサービスは、300件を超えるAI関連の問い合わせや実証実験から導き出された、特にニーズの高いAI機能30
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習/Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ/ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ/ツール群の概要説明からです。各ライブラリ/ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ/ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
By Chen Tao Liao ニューラルネットワークを使って性的な動画を各秒95%の精度で6つのカテゴリに分類するAIポルノ動画ツール「Miles Deep」がGitHubで公開されています。分類ごとに自動的に動画を編集でき、性的接触を含まないシーンだけを削除したり、特定の行為だけを編集したりすることが可能です。 GitHub - ryanjay0/miles-deep: Deep Learning Porn Video Classifier/Editor with Caffe https://github.com/ryanjay0/miles-deep YahooはNSFW(職場閲覧不適切)な画像を認識するディープニューラルネットワーク「Open nsfw」をリリースしており、Miles Deepも類似するアーキテクチャを使用していますが、「NSFW」だけにカテゴライズするOpen
【 考察メモ 】深層学習モデル設計者 が、人間 脳の神経回路(コネクトーム)形成・変容メカニズム から 学ぶべきこと、学ぶべきでないことポエム人工知能DeepLearning深層学習MachineLearning ( 関連記事 ) HirofumiYashima Qiita記事(最終更新日: 2016/12/15)「(Deep) Neural Network モデル の 進化モデル は、 さらに人間の脳に近いモデルを志向すべきか、それとも、コンピュータ(チューリング・マシン)に範を取る方向 に 転換すべきか」 人間レベルの「知性」を発揮する深層学習モデルを実現させるためには、人間脳の神経回路(コネクトーム)メカニズム のどこに、どこまで範を取れば良いのだろうか。 いま、一般に知られている深層学習モデルは、多層ネットワークの結合重み を BP法(誤差伝播法)で学習させることはできる。 しかし
Mobile 【人工知能&深層学習機能搭載】植物の写真を撮るだけで、名前や詳細を教えてくれるアプリ「PlantSnap」 散歩しているときに、道脇に咲いている花や木が、一体何という植物なのか気になったことはないだろうか。 そんな身近な疑問に答えてくれるアプリ「PlantSnap」が開発中だ。その植物の写真を撮るだけで、植物の名前をはじめ、詳細を教えてくれるという。 ・“人工知能”と“深層学習”機能を搭載 「PlantSnap」には“人工知能”と“深層学習”機能が搭載されていて、構築されたデータベースをもとに、植物の特定をおこなう。写真内から形状、葉や幹の色などを抽出し、データと照合し、高い精度で数秒以内という早さで回答を導き出す。 該当植物のサンプル画像、名前(通称&学術名)、科、属といった生態分類のほか、生育の特徴などが表示される。 ・現在はベータ版、正式ローンチを目指す アプリは現在ベ
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます こんにちは、日立ソリューションズの吉田です。今回は、最近話題の「人工知能」とOSSとの関連について、紹介したいと思います。 現在、さまざまなところで人工知能が話題になっています。米国Google社によって買収された英国DeepMind社が開発した「AlphaGo」が韓国のプロ囲碁棋士のイ・セドル氏に勝利したことが、人工知能の進化を人々に印象づけたようにように思います。 第3次人工知能ブーム 今回の人工知能への期待の高まりは、一般的に「第3次人工知能ブーム」と呼ばれています。1950年代に「第1次人工知能ブーム」が起こりました。1956年のダートマス会議の研究発表会で、ジョン・マッカーシー氏によって、「人工知能(Artificial In
ホーム ブログ 人工知能(AI)、ビッグデータ法務 弁護士による人工知能(AI)、機械学習、深層学習(ディープラーニング)の基礎講座|知的財産・IT・人… 【「AIと契約・知財・法律」セミナーのご案内】 2018年12月19日(水曜日)に東京で、2018年末時点におけるいわば「AI法務の総まとめ」として「AIビジネスの最前線からお送りする『AIと契約・知財・法律』」と題するセミナーを開催いたします。 過去の参加者の声や申込、詳細はこちらのページからどうぞ! 人工知能(AI)、機械学習、深層学習(ディープラーニング)という言葉を目にしない日はない今日この頃ですが、実はこれから日本がAI領域で世界をリードするために非常に重要なポイントが1つあります。 それは「人工知能を利用したビジネスをどうやって知的財産制度で保護するか」です。 そこで、今回から3回にわたって人工知能分野に関する以下の記事を書
In this video, I compare 5 of the most popular deep learning frameworks (SciKit Learn, TensorFlow, Theano, Keras, and Caffe). We go through the pros and cons of each, as well as some code samples, eventually coming to a definitive conclusion. The code for the TensorFlow vs Theano part of the video is here: https://github.com/llSourcell/tensorflow_vs_theano An article that explains the difference
次世代システム研究室のJK(男)です。よろしくお願いします。 今回はDeep Q-Learningという手法でFXをやってみたので紹介します。前回のブログでは、LSTMというディープラーニング(Deep Learning; 深層学習とも)の一種を使って、株価変動の予想をしました。これは「教師あり学習」という手法で、コンピュータに常に「正解」を教えて学習させます。でも、よくよく考えると金融商品って時間変動の予想が最終目標じゃないですよね。最終目標は(基本的に)金融商品の売買で儲けること。つまり予想を元に、いま売るのか、買うのか、何もしないのか、という「行動」を決めることです。完全に未来がわかるのでもない限り、この行動に「正解」が無いことがわかります。 完全に予想するのは無理(短期的には買ったり負けたり)かもしれませんが、長期的には儲けるような「方針」は立てられるかもしれない。このように「方針
チャオ! オレだ。 深層学習を手軽に使いたいというニーズは日に日に高まっているはずなのに、ガクシャ先生どもと来たら、やれMatlabだ、やれPythonだのと軟弱言語の話しかしやしねえ。どこかに気骨溢れたナイスガイはおらんのか! と思ったら、居た。 それが今回紹介するdarknetだ。 darknetという名前から想像する異常にダークである。 バーン どうよこのダークネス感 いまどき黒いページというのは珍しい。 そして無駄に凝った魔法陣のようなロゴ。ダークだ。 しかしダークネット、厨二満開とせせら笑っていられるのもいまのうちだ。 このダークネット、実に必要十分な機能を最短で試せる超絶優れたツールなのである。 CaffeやTensorFlowほどの知名度はないが、実用性皆無なTensorFlowに比べてdarknetはものすごく実用的。Cが分かる人ならばこれほど使いやすいものもちょっと他にな
深層学習をウェブブラウザ上で学習できる「Chainer Playground」の無償公開について 株式会社Preferred Networks(プリファード・ネットワークス、本社:東京都千代田区、創業者 代表取締役社長:西川 徹、以下PFN)は、深層学習をウェブブラウザ上で学習できる環境、「Chainer Playground」を無償で公開します。ChainerはPFNが開発したPythonベースの深層学習(注1)フレームワークで、複雑なニューラルネットワーク(注2)を柔軟に記述するために開発されました。Chainer Playgroundでは深層学習とChainerの基礎を実際のプログラミングを通しながら学べます。Chainer Playgroundを利用するにあたって必要なのはウェブブラウザのみで、PythonやChainerのインストールも必要ありません。ブラウザでChainer P
深層ニューラル・ネットワークの効率を劇的に上げる「蒸留」 2016.09.30 Updated by Ryo Shimizu on September 30, 2016, 12:59 pm JST 深層ニューラル・ネットワークの世界はつくづく進歩が著しいと思います。 筆者も日々怒涛のように押し寄せる新情報を取捨選択しながら、毎日異なる人工知能をプログラミングしてやっと追いついている、というのが実情です。額に汗しながら必死でこの恐ろしくも妖しい魅力を放つ怪物と寄り添おうとしています。 最近ようやく、機械学習ばかりやっている人たちが、実用的に機械学習を使うことよりも、機械が上手く学習できるようになることに喜びを見出す気持ちが分かってきました。 筆者は基本的にどんな技術にも実用性が第一と考え、そもそも一定以上複雑な事柄はブラックボックスとして理解しなくてもいい、という立場です。 しかしそれでも、
こんにちは、Gunosyデータ分析部に所属している森本です。 主な担当業務は記事配信アルゴリズムの改善、ログ基盤運用です。 最近良く聞く音楽はOne Direction - Live While We're Youngです。 本記事では、Sparkで利用できるDeep Learningフレームワークをまとめました。 GunosyではChainerで畳み込みニューラルネットワークを応用し、ユーザーのデモグラフィック推定を行っています。 WebDB Forum 2016 gunosy from Hiroaki Kudo Chainer以外にも多数のDeep LearningフレームワークがPythonを中心に数多く存在します。 TensorFlow, Keras, Caffe, Theanoなどなど。どのフレームワークが優れているかという回答は状況に応じて変わりますが、Pythonを使用する大
ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで
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