Googleが新たに開発した「Google Chrome」のブックマーク管理UI「Bookmark Manager」／リッチなタイル表示、機械学習を利用した“自動フォルダ”機能、共有機能などが目玉【レビュー】
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表 米マイクロソフトは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「World Partner Conference 2015」で、ビッグデータの保存、管理、分析、機械学習、表示の一連の機能を統合したMicrosoft Azureの新サービス「Cortana Analytics Suite」を発表しました。 サティア・ナデラ氏「Cortana Analytics Suiteは、組織内のすべてのデータをネイティブフォーマットのまま保存し、それをさまざまな仕組み、ストリーム分析や機械学習やSQLやMapReduceなどで分析できる」 Cortana Analytics Suiteは、Microsoft Azureのさまざまな機能を統合しています。例えば、データの保存に「Azure Data
Deep learning を用いた画像から説明文の自動生成に関する研究の紹介
Deep Learningを用いた画像から説明文の自動生成の最新研究を調査したものを公開いたします。 数式の説明などかなり簡略したものですが、全体が俯瞰できるように工夫しましたので、何かのご参考になればと幸いです。 また、何か間違いがございましたら、ご指摘のほどよろしくお願いします。Read less
「エンジニアは今すぐディープラーニングを学べ」松尾豊氏が見据える、日本がシリコンバレーを追い越す日 - エンジニアtype | 転職type
2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「
TechCrunch | Startup and Technology News
The National Democratic Alliance (NDA) has emerged victorious in India’s 2024 general election, but with a smaller majority compared to 2019. According to post-election analysis by Goldman Sachs, JP Morgan,… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to i
遺伝的アルゴリズムでAA自動生成 - tkm2261's blog
皆さまこんちにちは 今回は遺伝的アルゴリズム（GA）でAA自動生成してみたので、コードと資料を共有 コードは以下に公開しています。 github.com 今回のお題 左の画像を、右のようなAAにするのが今回のお題。右は2chのAA職人さんによるものです。 詳細は、下記の資料をご覧下さい。 *1 やっぱ人間スゲー 先に結果から、遺伝的アルゴリズムで最適化されていくGIFの共有 やはり人間には勝てないか・・・ただGAは評価関数次第なので 我こそは神の評価関数を設計出来るという方は是非ご一報お願いします。 ちょっと前にLTしてきた 実は少し前に、リブセンスさんの勉強会でLTして来たネタです。 LTって分量では無いですが・・・ LTじゃなくて、もう少しちゃんとした勉強会で話そうと思ってたが、 時間だけが過ぎて、自分自身忘れかけてきたのでブログでの共有にしました。 AAをつくろう！ from Tak
グーグル、黒人を誤って「ゴリラ」とタグ アルゴリズムの限界か
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Deep LearningのWebプラットフォームLabellioを試してみた - kivantium活動日記
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせという記事を見かけたので試してみました。 公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。 まずはLabellioにアクセスします。 サインインをクリック。 アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。 ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです） モデル名を入力してAdd dataをクリック。 今回はご注文は機械学習ですか？で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。 このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
Labellio
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Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせ - Alpaca技術ブログ
本日6/30にAlpaca(http://www.alpaca.ai/, blog: http://blog-jp.alpaca.ai/)はDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio(ラベリオ)」(URL: https://www.labell.io/ja/)をリリースしました。 リンク: Labellio ロゴ 代表画面 モデル一覧ページ ラベル付けページ モデル構築ページ 背景 近年の機械学習関連技術の発達により、Deep Learningを用いた画像の認識精度は人間に迫るレベルに達しました。しかし、そのソフトウェアとGPUを用いた計算環境のセットアップ、画像の管理、作成されたモデルのプロダクトへの有効利用と、実際に画像認識を行う上での課題はたくさんあります。 Labellioはそのようなソフトウェア、計算環境、有効利用などの
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Gmail、人工ニューラルネットワークでスパムフィルター強化、大量メール送信する人向けのツールも 
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