誰でもノーコードで画像判別の機械学習モデルを作成できる「Lobe」【イニシャルB】
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
マインクラフトで深層強化学習 ハンズオン（改善版） - 資料一覧 - connpass
終了 2019/01/25（金） 18:30〜 マインクラフトで深層強化学習 ハンズオン（改善版） 初回の学びを踏まえてバージョンアップしてお送りします AraiHiroyuki 他 東京都港区港南 2-16-3
GUIツールが普及した機械学習民主化後のキャリア -機械学習の新しい学び方- 吉崎さん秘伝の新規事業案も特別公開！ | AI専門ニュースメディア AINOW
機械学習が民主化されたあとの世界 機械学習の民主化（AIの民主化）を掲げる企業が多くなっています。例えばDataRobotは「AIの民主化」を掲げて機械学習の自動化プラットフォームを構築することで、誰でも機械学習を使えるように取り組んでいます。他にも機械学習（ディープラーニング）を誰でも簡単に使えるようにするツールが多くリリースされています。 吉崎さん「機械学習の民主化で悪いことは基本ないのではないでしょうか。エクセルのように誰でも簡単に機械学習を使えるようになれば、プログラミングの工数が減ることで、仮設検証のスピードが上がります。」 GUIを取り入れることのメリット 機械学習が民主化する（誰でも使えるようになる）一つのプロセスとしてGUIツールの普及が挙げられます。GUIとは画面上でマウス操作で扱うことができるインターフェースで、プログラミングなしで機械学習のモデルを作ることができるよう
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にもセキュリティ問題、AIをだます手口に注意
ディープラーニング（深層学習）にもセキュリティ問題が存在する。データからルールを導き出す「訓練」に使用するデータに不正なものを紛れ込ませたり、認識に用いるデータにある種のノイズを加えたりすることで、AI（人工知能）に誤検出させようとする。AIの信頼性に関わる問題だけに、米Googleなどが対策に動き出している。 「AIが判断を間違えると、大変な問題を引き起こす恐れがある。AIをどうやって防御するかが、大きな課題になっている」。Googleに所属するAI研究者であるIan Goodfellow氏はそう語る。2017年10月にシリコンバレーで開催されたディープラーニングに関するカンファレンス「BayLearn 2017」でも、セキュリティ問題が大きなテーマになった。 GoogleのGoodfellow氏によれば、機械学習ベースの画像認識技術に対する攻撃手法には「アドバーサリアル・エグザンプル（
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
Why OSS based machine learning is good? | Democratizing Data
This article is translation of Japanese version. After releasing of TensorFlow, the movement of OSS-based machine learning is accelerating. François Chollet, the creator of Keras, says the essential point of this change. I think his phrase is enough, but in this article, I would like to organize why open source machine learning is great, and what recent trends are. tl;drMachine learning and deep l
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
初心者向け「機械学習とディープラーニングの違い」をシンプルに解説
By darkday AI(人工知能)が大きな話題となっているコンピューターサイエンスの世界で、その技術を支えているのが「ディープラーニング」です。一方、コンピューターを使った「機械学習」という言葉を耳にすることも多いものですが、実はその違いがよくわからない人も多いはず。そんな両者の違いを、数学的計算ソフトウェア「MATLAB」の開発元であるMathWorksが簡単に解説しています。 Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning - YouTube 機械学習もディープラーニングも、学習モデルを提供してデータを分類することに使われる技術です。その働きを解説するのによく用いられるのが、犬と猫の画像を分類するという例。この画像の場合、ほぼ全ての人が左が犬、右が猫と答えるはず。 しかし、別の画像を持ってきた時、それ
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか：「ニューラルネットワーク」とは何か 「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか。GPUコンピューティングを推進するNVIDIAが、これらの違いを背景および技術的要素で解説した。 米NVIDIAは2016年7月29日、公式ブログでテクノロジージャーナリストであるマイケル・コープランド氏による記事「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」を公開した。今後のビジネスを変革すると期待される技術の1つとして、「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」が注目を集めている。このAIは、「機械学習」や「ディープラーニング」とともに取り上げられることが多いことから、この3つの単語の意味や背景を整理して解説したものだ。以下、ブログ記事を抄訳する。 AI、機械学習、ディープラーニングの
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表 「すごく賢いAIがすでに存在する」「機械学習などを使えば、誰でもすぐに『すごいこと』ができる」――IT調査会社のガートナージャパンは12月22日、人工知能 (AI) に関する10個の「よくある誤解」を発表した。AIは現在「過度な期待」を受けているとした上で、日本企業は今後AI開発に必要な人材確保が難しくなる――などと予測している。 「すごく賢いAIは今のところ存在しない」 ガートナーによれば、経営者やテクノロジーにそれほど詳しくない人は「今のAIは、人間と同様のことができる」「今すぐにすごいことができる」と誤解している傾向があるという。 2016年、ガートナーには顧客から「どのAIが最も優れているか」などの質問が寄せられたという。同社はその背景に「すごいAIがすでに存在する」
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
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
![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]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fec965aea18a5bb10d63a065f0eb20f5a0927961/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhakatashi%2F20160912%2F20160912162131.png)
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
マルコフ連鎖を使ってブログの記事を自動生成してみた - karaage. [からあげ]
マルコフ連鎖による文章自動生成 ちょっと文章の自動生成に興味が湧いたので、試してみることにしました。まずは事前調査したところ、既にやっている例がたくさんみつかりました。記事末の参考リンクにまとめましたので興味ある方は参照ください。Deep Learningやマルコフ連鎖を使うのがトレンド（？）のようです。本当はDeep Learningでやってみたかったのですが、何度か環境変えてチャレンジしたのですが、悉くエラーが出て失敗したため(chainerのバージョンアップの影響？）、諦めてマルコフ連鎖で実現することにしました。マルコフ連鎖に関してはここでは詳細は説明しませんので、興味ある方は自分で調べてみて下さい。自分もちゃんと理解できませんでした。イメージ的には、元となる文章の文章の流れのようなものを解析して、その解析した流れを元に、ある単語から順番に連想ゲームのように単語を並べていって文章を生
![マルコフ連鎖を使ってブログの記事を自動生成してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ad790dd78c936d38f8d2eb0256360a313006692/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.user.blog.st-hatena.com%2Fdefault_entry_og_image%2F13239%2F1531150570465621)
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
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