新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
pixiv小説で機械学習したらどうなるのっと【学習済みモデルデータ配布あり】 - pixiv inside [archive]
こんばんは。プログラマーのhakatashiです。2ヶ月ぶりですね。普段はpixivコミックやpixivノベルの開発を手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 pixiv×機械学習 「機械学習」「深層学習」といった単語がプログラマーの間でも広く囁かれるようになって既に幾年月経とうとしています。ここpixivの開発陣においても、人口に膾炙する機械学習の輝かしい成果に関する話題は尽きることがなく、常に最新のトピックに目を光らせています。 そんな取り組みの一環として、今回は弊社が運営するpixivの小説機能の投稿データで機械学習を行ってみたので、簡単に紹介したいと思います。 ※この記事における「pixiv小説」とは「pixivの小説投稿機能およびそれによってpixivに投稿された小説」を指し、「pixivノベル」とは異なります。 word2vecとは 自然言語処理における機械学習
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Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
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
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
2015年に大ブレイクした「Deep Learning」「ニューラルネットワーク」を開発現場視点で解説した無料の電子書籍：人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（16） - ＠IT
2015年に注目を浴びた技術として、ニューラルネットワークやDeep Learningがありました。特にインパクトがあったのは、グーグルが7月に発表した「Deep Dream」。どんな画像でも芸術的？ にしてしまうことで注目されました。 主に画像処理の部分で注目を集めたDeep Learningやニューラルネットワークですが、その応用は映像認識、音声認識、金融市場関連の時系列解析、自動車事故の予測、作曲、文章校正などさまざまな分野で期待されています。 ＠ITでもDeep Learningやニューラルネットワークを使った画像処理についての解説記事を展開しました。著者はリクルートテクノロジーズ。リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説しています。 一見難しそうですが、精読することで、その仕組みを正しく理解できることでしょう。今後も注目のDeep Learningについて知りたい方は、
囲碁チャンピオンを打ち破ったGoogleの人工知能「AlphaGo」を作った天才デミス・ハサビスが人工知能を語る
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
囲碁チャンピオンを倒した「AlphaGo」について、チェス世界王者を倒したAI「ディープ・ブルー」の開発者が語る
By Buster Benson AlphaGoとイ・セドル(李世乭)九段の対局のように、囲碁や将棋、チェスのような知能ゲームの世界トップレベルのプレイヤーと人工知能(AI)が対決することはこれまでにも数多くあったのですが、当時のチェス世界王者であるガルリ・カスパロフ氏を倒したことで世界中から大きな注目を浴びた、AIトッププレイヤーの元祖とでも言うべきIBMの「ディープ・ブルー」の開発者が、AIやAlphaGoについてのインタビューに答えています。 Deep Blue developer speaks on how to beat Go and crack chess | The Verge http://www.theverge.com/2016/3/12/11211306/ibm-deep-blue-murray-campbell-alphago-deepmind-interview
ついに人類に最後の試練がやってきた。今ここに人類存亡の戦いが始まる - xevra's blog
今日の名言「アルファ碁との戦いを見ると、人間の理解力を疑わざるをえない」もう天然知能じゃどうにもならない。今後すべての業種、全ての領域でこれが浸透していく。人間が働かなくていい時代までもう秒読みだ。 / “[第三局] 人工知能「…” https://t.co/XyCPK0PT2y — Xevra Lindich (@xev_ra) 2016年3月13日 実に感無量だ ついに人工知能が人類を超えた事が確認された。唯一人間が得意だった囲碁でAIが勝ったという事は、今後AIはどんな領域においても問題さえ設定されれば人類を打ち負かす事ができる事を意味する。もう未来永劫人類はAIに勝つ事は無いのだ。 もちろん、現状のAIは世界観が無いので価値観もなく、問題も設定しない。だから直ちに社会の何かが変わる訳ではないが、産業の全領域、全分野でじわじわとAIの活用が進み、気が付いたら人間にやらせる仕事が無くな
New community features for Google Chat and an update on Currents
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「アルファ碁」が世界トップ級棋士に勝ち越し 人間の「大局観」超える人工知能（木村正人） - エキスパート - Yahoo!ニュース
５番勝負で３連勝ロンドンにある人工知能開発会社「グーグル・ディープマインド」が開発したプログラム「アルファ碁」が12日、韓国のプロ棋士で世界トップレベルのイ・セドル９段との５番勝負で３連勝し、勝ち越しました。イ９段は残る２局で一矢報いたいとしています。この日は間違いなく歴史に刻まれるでしょう。 「ディープマインド」の共同創業者デミス・ハサビス氏は「歴史的な瞬間だ」とツィートしています。なぜ「歴史的な瞬間」なのか、人工知能の歴史を振り返りましょう。 1950年 ナチスドイツの暗号機エニグマの解読にも成功した英国の天才数学者アラン・チューリング氏が「チューリング・テスト」を提案。人間が音声を同じにした人間と機械とそれぞれ対話して区別できなければ「人工知能」と認められるという基準を示した 1952年 コンピューターがマルバツゲームを習得する 1994年 コンピューターがボード（盤上）ゲームのチェ
グーグルのAI「AlphaGo」、ついに敗北--トップ棋士との第4局で
結局、完璧ではなかったということか。韓国のトップ棋士Lee Se-dol氏が、Google DeepMindの人工知能（AI）である「AlphaGo」との第4局を制した。両者は、人間とAIの間の歴史的な囲碁対局に臨んでおり、第4局はこれまでで最も興味深い一戦となった。 今回の対局では、まずAlphaGoがミスを犯したことがLee氏に反撃を許すきっかけとなり、同氏を劇的な勝利へと導いた。この画期的な囲碁対局は5局勝負で、韓国のソウルにあるフォーシーズンズホテルで行われている。 これで3勝1敗となった。AlphaGoは現地時間3月12日の第3局まで連勝しており、最終局の結果にかかわらず既に勝利が確定している。 Lee氏は1勝をあげたことで面目を保った。 AlphaGoが敗北を認めて投了した瞬間、第4局が行われた会場には歓声が沸き起こり、韓国の実況中継者らが歓喜の声を上げた。 「しかし私は3敗し
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三菱電機、ディープラーニングを自動設計するアルゴリズムを開発 ～AI専門家による設計を不要に
【海外ITトピックス】 「2025年までにAI産業で世界をリード」 中国のAI熱
認識率98.66％？！たった2ヶ月で手書き日本語のOCRを開発したノンジャパニーズに話を聞いてきた | Ledge.ai
【やじうまWatch】ディープネットワークで自動着色された映画「ローマの休日」予告編がすごいと評判
AIの「人間超え」、その時トップ囲碁棋士は
圧勝「囲碁AI」が露呈した人工知能の弱点 - 日本経済新聞
長文日記
もし、AIが囲碁で人間を打ち負かしたなら