Amazon.co.jp: TensorFlowはじめました 実践！最新Googleマシンラーニング (NextPublishing): 有山圭二: Digital Ebook Purchas
AIアプリ『mathpix』は微分積分・極限値とグラフを手書きから自動計算する | Ledge.ai
おはようございます、イイノです。 ディープラーニング技術を用いた画像認識や文字認識の話題って、毎日のように出てきますよね。いろいろな分野での応用が期待されていますし、既に実用化された事例も多い。 実例を調べていると、予想もしなかった分野・用途で使われていて、驚くことがあります。 この記事ではディープラーニングを数学の文字認識に応用した例を紹介してみます。 世界初の数学用文字認識ツール？？ mathpixは「数式をスマホで撮影すると答えを返してくれる」というアプリ。それだけ聞くとシンプルに思える仕様なんですが、他にも多くの機能があり 撮影した数式のグラフ解き方関連する微分値や積分値、極限値なども撮影しただけで同時に出力されちゃう。という、たまらない人にはたまらないアプリなんです。数学が苦手な人だけでなく、数式をよく使うって人にも嬉しい機能が詰まっていると言えそう。特に「微分値や積分値、極限値
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ
アイドル顔識別のためのデータ収集 をコツコツ続けて それなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。 まだだいぶ歪んでいたりで あまりキレイじゃないけど…。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。 分類タスクとは逆方向の変換、複数のモデル定義などがあってなかなか理解が難しい部分もあったけど、作ってみるとそこまで難しくはなく、出来上がっていく過程を見るのが楽しいし とても面白い。 DCGANとは "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"、略してDCGAN。こちらの論文で有名になった、のかな？ [1511.06434] Unsupervise
グーグル、オープンソースの自然言語フレームワーク「SyntaxNet」をリリース
Boaty McBoatface、こちらが「Parsey McParseface」だ。 Boaty McBoatfaceは結局、英政府の新しい極地調査船の名称にはならなかったが、それでも技術大手Googleは、それをもじった独自の名称を新たにオープンソース化された同社の英語構文解析器に採用することにした。 より正確に言うと、Googleは米国時間5月12日、「TensorFlow」で実装されたオープンソースの同社自然言語フレームワーク「SyntaxNet」をリリースした。12日にリリースされたのは、新しいSyntaxNetモデルのトレーニングに必要なすべてのコードと、基本的にSyntaxNet用の英語プラグインであるParsey McParsefaceである。 Googleによると、SyntaxNetは、「Google Now」の音声認識機能など、同社の自然言語理解（Natural Lan
機械学習で2年分の積雪量の変化を予測してみた - Qiita
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 結果その２（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 「結果その１」と「結果その２」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量（cm）を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
Googleは「モバイルファーストからAIファーストへ」。その理由は、いずれデバイスという概念は消え去り、インテリジェントなアシスタントになるから
Googleは昨年8月に「Alphabet」とその傘下企業群という形に組織構造を変更したため、今年の手紙はGoogle CEOとなったSundar Pichai氏が本文を書いています。 この手紙ではGoogleの今後の方向性が明確に示されています。それは機械学習やAI（人工知能）への傾倒です。 Googleは創業当初からこの分野へ積極的に投資しリードしてきた存在ですが、今年の手紙の中でPichai氏は「We will move from mobile first to an AI first world.」（私たちはモバイルファーストからAIファーストの世界へ移るつもりだ）と、その変化を明確にしました。 その背景にある考え方はどのようなものでしょうか。手紙はいくつかの章に分かれているので、章ごとのサマリを紹介しましょう。 Knowledge for everyone: search and
コレ1枚で分かる「人工知能に置き換えられる職業と置き換えられない職業」
この連載は カップめんを待つ間に、電車の待ち時間に、歯磨きしている間に“いまさら聞けない”ITトレンドが分かっちゃう！ 今さら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 「日本の労働人口の49％が人工知能やロボット等で代替可能に」――。 野村総研が2015年末、今から15年後の「2030年の日本に備える」をテーマにこのようなリポートを発表しました。2013年にイギリスで同様の論文を発表した英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授らとの共同研究で、日本でも同様の結果となったことが示されました。 「この研究結果において、芸術、歴史学・考古学、哲学・神学など、抽象的な
PCセキュリティにも訪れる“人工知能”の時代
PCセキュリティにも訪れる“人工知能”の時代：人工知能が99％の脅威を入り口で検出し、セキュリティ対策全体のコストを削減 シグネチャベースの対策では侵入を防げない―――そんな事実を前に、事後対策への注目がにわかに高まっている。だが、事前の防止策は本当に“限界”を迎えているのだろうか？ 人工知能を活用して未知の脅威を高い精度で検出する新たなエンドポイントセキュリティ製品を、デルが提供している。 「入り口対策」を諦めるのはまだ早い 過去10年以上についていえば、危険なインターネットと安全な内部ネットワークとを分断する境界部分の「ファイアウォール」やシグネチャベースの「アンチウイルスソフト」で侵入を食い止めるというアプローチが、セキュリティ対策の「定番」だった。ところが2015年、国内の複数の組織や企業をターゲットにした「標的型攻撃」による情報漏えい被害が発生したことを皮切りに、従来型のセキュリ
アマゾンのIoTプラットフォーム、”AWS IoT”の特徴と、その実績 ーアマゾンウェブサービス 瀧澤氏、榎並氏インタビュー | IoT NEWS
2021-03-302016-03-24 アマゾンのIoTプラットフォーム、”AWS IoT”の特徴と、その実績 ーアマゾンウェブサービス 瀧澤氏、榎並氏インタビュー IoTの中心的役割を果たすIoTプラットフォーム。アマゾンのAWS IoTの場合、何ができるのか？、また、流通やデバイスの分野でもコンシューマとの接点を持つ同社がどういう思いでIoTと向き合うのか？ということについて、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術本部 エンタープライズソリューション部 部長／シニアソリューションアーキテクト 瀧澤 与一氏と、同社 事業開発部マネージャー 榎並 利晃氏にお話を伺った。 左奥：アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術本部 エンタープライズソリューション部 部長／シニアソリューションアーキテクト 瀧澤 与一氏、右奥：同社 事業開発部マネージャー 榎並 利晃氏／手前：I
Googleが自社で使っている「クラウド機械学習」を一般に開放、こんなスゴイことが簡単にできる
GoogleがGCP NEXT 2016で、Googleの使うクラウドベースの機械学習プラットフォーム「Cloud Machine Learning」を公開。アプリ開発者が自社のサービスで強力な機械学習機能を利用できるようにしました。 Google Cloud Platform Blog: Google takes Cloud Machine Learning service mainstream https://cloudplatform.googleblog.com/2016/03/Google-takes-Cloud-Machine-Learning-service-mainstream.html Google Cloud Machine Learning at Scale — Google Cloud Platform https://cloud.google.com/produc
マイクロソフト、「Minecraft」を人工知能の訓練に活用 --「Project AIX」発表
ものづくりゲーム「Minecraft」が、新興企業や科学者らの設計する人工知能（AI）ソフトウェアのテストベッドとなる予定だ。 Minecraftはストックホルムを拠点とするMojangが開発したゲーム。Microsoftは2014年にMojangを25億ドルで買収している。Minecraftは今やシンプルなものづくりゲームというそのルーツをはるかに超え、変更や追加開発を経て保全やリソース管理などの話題について学生らに指導するための教育用ツールとしても使用することができる。 そして現在、このプラットフォームがAIの分野でも活用されようとしている。 Microsoftは米国時間3月13日、Minecraftに基づく新しいプラットフォーム「Project AIX」が、科学者らによるAIシステムの「トレーニング」用に使用されていると述べた。Minecraft環境内で、AIシステムはさまざまな動作
１枚の紙から切り出したペーパークラフト
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SankeiBiz（サンケイビズ）：自分を磨く経済情報サイト
サービス終了のお知らせ SankeiBizは、2022年12月26日をもちましてサービスを終了させていただきました。長らくのご愛読、誠にありがとうございました。 産経デジタルがお送りする経済ニュースは「iza! 経済ニュース」でお楽しみください。 このページは5秒後に「iza!経済ニュース」（https://www.iza.ne.jp/economy/）に転送されます。 ページが切り替わらない場合は以下のボタンから「iza! 経済ニュース」へ移動をお願いします。 iza! 経済ニュースへ
グーグル ドローンや自動運転車に「機械学習」導入の動き | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
グーグルのサービスの多くにとって、機械学習（マシンラーニング）は今や欠かせない技術となっている。写真検索や音声認識技術などが良い例だ。機械学習とはコンピュータが学習し、予測を立てたりパターンを認識することを可能にする技術だ。これらを実現するための複雑な処理の多くはグラフィック処理ユニット (GPU)を使ってクラウドで行われている。 現在グーグルが取り組んでいるのは、機械学習の処理を端末で完結させることだ。グーグルで機械学習を担当するグループは1月27日、半導体スタートアップのMovidiusからチップのライセンス供与を受けると発表した。Movidiusは低消費電力のビジョン・プロセッサ・チップ（VPU）を開発している。今後グーグルはMovidiusの最新チップMyriad 2 VPUを同社の端末に搭載するという。 「我々のビジョンは、身の周りにあるデバイスをもっと自立制御できるようにするこ
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機会学習ハッカソン：ランダムフォレスト
機械学習で「99％のマルウェアを防ぐ」、DellのATP技術とは 
TechCrunch | Startup and Technology News
人間対AI：囲碁9段の解説者、解説できず視聴者に謝罪 Chosun Online | 朝鮮日報
TensorFlow を使った�機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
Google AlphaGo に対する、日中韓の棋士による評価まとめ