GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：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） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
大井競馬で帝王賞を機械学習で当てた話 - Qiita
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ - Qiita
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 これから強化学習を勉強したい人に向けて、「どんなアルゴリズムがあるのか」、「どの順番で勉強すれば良いのか」を示した強化学習アルゴリズムの「学習マップ」を作成しました。 さらに、各手法を実際にどう実装すれば良いのかを、簡単な例題を対象に実装しました。 本記事では、ひとつずつ解説します。 オレンジ枠の手法は、実装例を紹介します。 ※今回マップを作るにあたっては、以下の文献を参考にしました。 ●速習 強化学習: 基礎理論とアルゴリズム（書籍） ●Deep Learning for Video Game Playing 強化学習とは 強化学習は、画像識別のような教師あり学習や、クラスタリングのような教師なし
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ
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