プログラムを自動生成する技術 ～ Programming by Example ～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
Pythonと機械学習によるWebセキュリティの自動化
プログラムを自動生成する技術 ～ Programming by Example ～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
TechCrunch JP のタイトルから hiwa 氏の翻訳か否かを深層学習で推定する
追記 (9月30日 22:00) Q : 本文も用いると更に良いのではないか A : 可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた Q : 深層学習ではない手法との比較がない A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位 12,000 個の bag-of-words を用いたところ RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 , 再現率 0.66, f値 0.78 LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88, 再現率 0.81, f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。 Q : 理由は何か 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が
強化学習入門 ～これから強化学習を学びたい人のための基礎知識～ - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の仲田です。 本日は、「強化学習」について、その基礎的なアルゴリズムと、簡単なデモをご紹介します。 強化学習とは機械学習の手法のひとつ (画像はhttps://www.engadget.com/2016/03/12/watch-alphago-vs-lee-sedol-round-3-live-right-now/より) 「強化学習（Reinforcement Learning）」と呼ばれる学問分野をご存知でしょうか。 機械学習にはさまざまな分類方法がありますが、「教師付き学習（Supervised Learning）」「教師なし学習（Unsupervised Learning）」「強化学習」という3種類に分ける考え方があります。 この考え方では、強化
Webアプリの脆弱性、機械学習で自動検出する新技術
機械学習を利用して、Webサイトが抱えるクロスサイトスクリプティング（XSS）の脆弱性を自動検出する技術が登場した。Webサイト側でXSSへの対策を施していても、それをかいくぐって攻撃するパターンまで見つけてくれる。2017年9月上旬に開催されたイベント「PyCon JP 2017 in Tokyo」で、三井物産セキュアディレクションの高江洲勲（たかえすいさお）セキュリティエンジニアが発表した。 高江洲氏は趣味で機械学習を勉強しており、せっかくだから本業のセキュリティに生かせないかと考えた。背景にはセキュリティ技術者の圧倒的な人材不足がある。機械で脆弱性を検出できるようになれば、これまでセキュリティエンジニアの職人技に大きく依存していたセキュリティ診断を自動化できる。 最初からすべての脆弱性を検出できるようにするのは大変なので、とりあえずXSSに対象を絞ることにした。XSSは、悪意のあるユ
アマゾンの「よく一緒に購入」で爆弾材料--サイト見直しへ
Amazonが「よく一緒に購入されている商品」機能を通して、爆弾の製造に必要な原材料を購入しやすくしていた可能性があると英国のテレビ局が報じた。これを受けて、Amazonは米国時間9月20日、自社のウェブサイトを見直すと述べた。 Channel 4 Newsの報道によると、Amazonのサイトは、原始的な爆弾の製造に必要な原材料の組み合わせを一緒に購入するようユーザーに勧めるという。例えば、Amazonは爆弾製造に使われる可能性のある原材料のページで、ボールベアリングの購入を勧めたという。 これらの製品は全て合法的に購入可能のようで、通常は家庭での用途に使われる。 大手テクノロジ企業はよりパーソナライズされた、またはより有用な情報を提供するため、自動化された（しかし、時に欠陥のある）アルゴリズムを利用して、サイトの一部を運用している。今回の一件は、それが原因で生じる問題を浮き彫りにするもの
サイバー犯罪対策にAIを導入--ラスベガスで見たセキュリティ最前線
「お客さんも、ハッカー？」 ラスベガスでタクシーを拾い、シーザーズ・パレスホテルで開かれている「DEF CON」に行ってくれと伝えると、運転手はすかさずこう聞いてきた。彼に汗がにじんでいるのは、40°Cを軽く超えるこの街の熱暑のせいだけではないのかもしれない。 まる1週間というもの、ラスベガスの街は猜疑心の分厚い雲に覆われる。世界中のハッカーたちが、7月の最終週に相次いで開催される2大サイバーセキュリティカンファレンス「Black Hat」とDEF CONに参加するために、この歓楽都市に集まってくるからだ。シーザーズ・パレスは、25周年を祝うDEF CONの会場となったが、同施設内のUPSストアには、「USBメモリからの印刷お断り」という注意書きが貼り出されるほどだった。街じゅうにハッカーがあふれているとなれば、そこまで慎重になるのも無理はない。 どこに行ってもハッカーだらけ。DEF CO
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお
Google研究者著「Deep Learning」日本語版公開 東大松尾研が翻訳
ディープラーニング（深層学習）の技術研究会であるDeep Learning JPは9月6日、米MIT Pressが出版したディープラーニングの教科書『Deep Learning』の日本語翻訳版を専用サイトに一般公開した。製本版を発売する前にフィードバックを得ることが目的で、発売後は公開を終了するという。 『Deep Learning』は、Googleの人工知能研究プロジェクト「Google Brain」の研究者イアン・グッドフェローさんなどが書いたディープラーニングの入門書。deeplearningbook.orgで段階的に執筆・公開を始め、完成した原著を2016年12月に発売した。製本版の価格は約1万円で、引き続きサイトで無料公開も続けている。 日本語への翻訳は、東京大学の松尾豊研究室が主体として取り組んだという。松尾豊特任准教授は人工知能関連の研究者で、人工知能学会の倫理委員長を務める
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](https://www.youtube.com/watch?v=ktSukhHdogM)）。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、
インテル、AIにフォーカスしたVPU「Movidius Myriad X」を発表
Intelは米国時間8月28日、ドローン、仮想現実（VR）ヘッドセット、スマートカメラ、ウェアラブル、ロボットなど、エッジデバイスの処理機能を向上させる次世代VPU「Movidius Myriad X」を発表した。 MovidiusはIntelが2016年9月に買収した子会社で、さまざまなマシンやPC向けの視覚機能を開発している。今回発表されたシステムオンチップ（SoC）製品のMyriad Xは、専用の「Neural Compute Engine」を搭載し、エッジにおけるディープラーニングの推論をサポートする。 オンチップのハードウェアブロックであるNeural Compute Engineは、ディープニューラルネットワーク（DNN）を高速かつ低消費電力で動作させることに特化した設計となっている。Intelによると、このDNNアクセラレータは、DNNの推論において1秒間に1兆回以上の演算を
「ラーメン二郎」全店舗“見分ける”bot NTTコムウェア技術者が趣味で開発
ラーメン店「ラーメン二郎」のラーメン画像を送り付けると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを開発したと、NTTコムウェアの技術者が8月10日、NTTグループ有志が主催する技術交流会「NTT Tech Conference #2」で発表した。正答率は約87％という。 ラーメン二郎は、関東を中心に約40店舗を展開している。店舗ごとにラーメンの味や見た目が少しずつ異なり、ネット上では「常連は見た目で店舗を見分けられる」という声もある。botのTwitterアカウント（@jirou_deep）は、ラーメン二郎の画像をリプライすると、可能性が高い店舗トップ3を答えてくれる。 「画像を見ても違いが分からなかった」――と、開発者・NTTコムウェアの土井賢治さん。土井さんの同僚が、ラーメン二郎4店舗の画像を自動識別する技術を作ったことがきっかけで、全店舗に対応した判別器
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
機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト - Qiita
機械学習の基礎はそれなりに習得し、次のステップとして論文を読んでみたい、実装にチャレンジしてみたい、という方も多いのではないかと思います。 ただ、機械学習の論文といってもどこから読んでいいのか、興味がある論文を見つけるにしても英語のAbstractを眺めて行くのはちょっとつらい・・・という方のために、ポータルサイトを作りました。 arXivTimes Indicator 以前、機械学習に関わる論文の要約を共有するGitHubリポジトリとBotを作成したのですが、そこでの投稿内容をまとめて見ることができます。 ジャンル別に参照可能な他、 Pocketをお使いであればPocketへの登録も可能です。 arXivTimesは、機械学習の研究動向に関する集合知を形成することを目的としています(日本語で参照可能な)。 そのため、今回のポータルの作成を機により多くの投稿をしてもらい、また要約の質を高め
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戦略重視のマイクロソフトが進めるマシンリーディングの取り組み
Mary Jo Foley （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2017-07-24 06:30 Microsoftは、「人工知能」（AI）という曖昧な定義を持つ一連の技術を、製品やサービスに組み込むことに力を入れている。同社が、最大で7500人の従業員が属する「AI and Research」部門を立ち上げたことが、その証明だと言えるだろう。 同社の研究者が業界のカンファレンスや社内の会合でのお披露目に値すると考えているプロジェクトがどのようなものかを知ることやはり興味深い。多くの場合、Microsoftが次に商用化しようとしている技術を推測するための手がかりになる。 同社が力を入れている分野の1つが、マシンリーディングだ。これは、システムに自動的にテキストの内容を理解させる技術を指す。ワシントン州レドモンドでMicrosoftが開催した「Faculty
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Why OSS based machine learning is good? | Democratizing Data
不正なネット広告防止 KDDI系がVB買収 - 日本経済新聞
