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
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデ
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/d44fdbe55f0239d71ecd9be00229bd4cd8c522f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fdf6b7194e16ab5ef59164bf811a1da142d00b739%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.user.blog.st-hatena.com%252Fdefault_entry_og_image%252F13239%252F1531150570465621)
グーグル、囲碁で「人間超え」の衝撃
ディープマインドが開発した囲碁AIは「AlphaGo」。昨年10月に中国のプロ棋士で欧州チャンピオンに3回輝いた樊麾（ファン・フイ）氏と非公開で5局対局し、すべてに勝利を収めたという。今年3月には韓国のトッププレイヤーの1人、李世●（石の下に乙、イ・セドル）九段と対局する予定だ。 囲碁が盛んでレベルが高い地域は、中国や韓国、日本、台湾。欧州で活躍するファン氏は、国際的に見て囲碁のトップ棋士と言えないのは事実だ。ただし、AlphaGoは昨年10月から、さらに棋力を向上していると見られることから、3月の決戦は「AIが有利」と予想する日本のプロ棋士も登場した。 同じくボードゲームの将棋では、ここ数年将棋AIがトップレベルのプロ棋士に勝ち越せる実力を証明してきた。だが、将棋の着手数が10の220乗なのに対して、囲碁は10の360乗に上るとされる。着手を決めるための局面の形勢判断も難しく、囲碁AIの
グーグルのオープンソース機械学習システム「TensorFlow」--開発者が現状を報告
Googleは1月13日、オープンソース提供している機械学習システム用ツールキット「TensorFlow」について、都内でメディア向け説明会を開催した。TensorFlowの開発者が概要を解説したほか、オープンソース化の目的や今後の展望を述べ、さまざまな質問に直接答えた。 説明を担当したのは、Googleエンジニアリング部門リサーチサイエンティストのMike Schuster氏。同氏は、奈良先端科学技術大学で工学博士号を取得し、NTTでニューラルネットワークや音声認識システムの研究開発に携わるなど、日本と縁の深い人物である。 Googleでは音声認識システムの開発に取り組み、同社初の日本語および韓国語用の音声認識モデルを構築。その後、大規模ニューラルネットワークの実現を目指すプロジェクト「Google Brain」に参加し、現在はTensorFlowの開発を担当している。 同氏の開発するT
GoogleとUDACITY、「TensorFlow」で学ぶディープラーニング講座を開設
米Googleは1月21日（現地時間）、無料オンライン学習プログラム（MOOC）UDACITYと協力し、ディープラーニングを学べる無料コース「Deep Learning：Taking machine learning to the next level」を開設したと発表した。 この短期間の集中コース（約3カ月）は、ニューラルネットワークやLong short term memory network（LSTM）など、ディープラーニングの基本を学べる。学習にはGoogleが昨年11月にオープンソース化した機械学習システム「TensorFlow」を使う。 このコースを履修すると、機械学習のナノ学位を取得できる上級コース「Machine Learning Engineer Nanodegree」（月額199ドルから）を受講できる。 Googleは「このコースの目標は、機械学習に高い関心のある人々に
マイクロソフト、R言語が使えるデータ分析サーバ「Microsoft R Server」デベロッパーエディションを無償公開。Windows版、Linux版、Hadoop対応、Teradata対応版も
マイクロソフト、R言語が使えるデータ分析サーバ「Microsoft R Server」デベロッパーエディションを無償公開。Windows版、Linux版、Hadoop対応、Teradata対応版も マイクロソフトは昨年1月に買収したRevolution Analytics社のデータ分析ソフトウェアを「Microsoft R Server」としてリリース。あわせて開発者版となる「Microsoft R Server Deverloper Edtion」の無償公開と、オープンソース版のディストリビューションである「Microsoft R Open」の公開を明らかにしました。 Making R the Enterprise Standard for Cross-Platform Analytics, Both On-Premises and in the Cloud - Machine Lear
ディープラーニングで文法チェックをしてくれる『Deep Grammer』 | 100SHIKI
将来的にこうなっていくのかねぇ、という気がしないでもないのでご紹介。 Deep Grammerはいわゆる文法チェックのためのツールだ。 ただ特徴的なのはディープラーニングを活用している点だ。 たしかに文法にはかっちりとしたルールがあるようでなかったりもするので、たくさんの文章から学習した結果を応用した方がいいのかもしれない。 サイトで公開されているのはデモ版で最初の数個ぐらいしかチェックしてくれないが、未来を感じる技術ですな。
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
サイト運営に機械学習を導入する時代に～PV向上に繋がる「Microsoft Azure」の活用法とは
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴
畳み込みニューラルネットワークの使い方、分かりますか？
畳み込みニューラルネットワークの使い方、分かりますか？：SYSTEM DESIGN JOURNAL（1/6 ページ） 畳み込みニューラルネットワークとは何でしょうか。学問の世界から現実の世界に登場しつつあるこれは、さまざまな組み込みシステムに利用される可能性が高く、大いに関心を持つべきです。 畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN：Convolutional Neural Networks） とは、一体何でしょうか。エンジニアリングにおけるニューラル・ネットワークの波乱万丈な歴史を考えると、関心すら覚えないのではないでしょうか。こうした最もな疑問に対し、割と簡潔に答えられると思います。 簡単に言うと、CNN とはニューラルネットワークの進化における一段階で、ビジョンプロセッシング、手書き文字認識、声紋分析、ロボティクス、ドライバーアシスタンスシステムなどのアプリケーションで重要な技術にな
機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
注 デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスなオーサリングをサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用する
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
「HOME'S」の物件・画像データセットを研究者に提供開始します！ - LIFULL Creators Blog
こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 このたび、国立情報学研究所(NII)のご協力を得て、HOME'Sに掲載されている日本全国の賃貸物件データ(約533万件)と、それに紐付く物件画像データ(約8300万件)を研究資源として無償提供することになりました。あわせて、画像処理分野などで注目を集めているdeep learningなどの機械学習アルゴリズムや、テキストマイニング処理などを簡単に試していただけるツールキット群も年内に公開予定です。 2015年11月24日より、NII情報学研究データリポジトリを通じてHOME'Sデータセットとして提供開始しました。ぜひ多くの研究者の方にデータセットを研究利用していただき、住まい探しを変革するようなイノベーションにつなげていただけると嬉しいです！ 詳しい内容については、以下のイベントでお話しさせていただきました。 スライドファイルを公開しております
Engadget | Technology News & Reviews
xAI reportedly laid off at least 500 AI tutors working on GrokxAI has laid off at least 500 workers from its data annotation team, the company's largest, according to Business Insider. What to expect at Meta Connect 2025: 'Hypernova' smart glasses, AI and the metaverseMeta Connect, the company's annual event dedicated to all things AR, VR, AI and the metaverse is just days away. And once again, it
Google、ディープラーニングをサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開
Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。ライセンスはApache 2.0オープンソースラインセンスです。 Googleはすでに数年前からディープラーニングを同社のサービスに組み込んでいます。「私たちが社内でディープラーニングの基盤である「DistBelief」を開発したのは2011年のことだ」（ブログ「TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone」から）。 TensorFlowは、このDistBeliefをさらに強化したものだと説明されています。 TensorFlow is general, flexible, portable, e
99.99%の人間は人工知能を専門にするのはやめたほうがいい - ふろむだ＠分裂勘違い君劇場
清水亮氏が 「いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材」 「いま大学三年生の人がいたら、文系だろうが理系だろうが、とにかく今すぐAIの研究を始めたほうがいい。」 と主張しておられる。 たしかに、今後数年～十数年で、人工知能技術はありとあらゆるビジネスに入り込み、多くの職場で、それを使いこなせないと日常の業務が回らなくなっていくと思います。 ただし、就職面接で「人工知能を使いこなすスキルがあります！」とアピールするのは、「エクセルを使いこなすスキルがあります！」とアピールするのと同じ意味合いを持つようになっていくと思います。 人工知能テクノロジーを使いこなすスキル自体は、ウリにならなくなっていくんです。 その理由は、次のとおり： (1)人工知能のツールやライブラリがどんどん高機能かつ使いやすくなっていく。 (2)人工知能技術を簡単にマスターできる優れた入門書がどんどん出てくる。 (
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サイオスのIT運用分析ソフトウェア「SIOS iQ」、トレンドマイクロが採用
グーグルは、なぜAIエンジンをオープンソース化したのか？