ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
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り、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
GitHub APIから学ぶ次世代のAPI実装方式GraphQL - Qiita
最近公開されたGitHubのAPIは、GraphQLという形式に対応しました。今後はこちらが主流になっていくようで、既存のREST APIからGraphQLへのマイグレーションガイドも提供されています。 今回は、このGraphQLについて、実際にGitHubのAPIを叩きながらその仕組みを解説していきたいと思います。 GraphQLとは 歴史 GraphQLは、Facebookの中で2012年ごろから使われ始めたそうです。その後2015年のReact.js Confで紹介されたところ話題となり、同年"technical preview"のステータスでオープンソースとして公開されました。その後仕様が詰められ、2016年9月に晴れて"preview"を脱し公式実装として公開されました。これと同じタイミングで、GitHubからGraphQLバージョンのAPIが公開されています。 このあたりの経緯
Slackにより断片化した集中タイムを取り戻すための、Bot開発 - Qiita
Slackは、チーム内のコミュニケーションを取るためにはとても便利なツールです。 しかし、おそらくあなたが気付いているように、Slackはあなたの「集中タイム」を断片化します。投稿をしたら反応が気になる、投稿をしていなくてもどんな話題が交わされているのか気になる、時には重要な情報が飛んで来ることもあるから見逃せない・・・こうして、Slackのタブに灯る「*」マークは一瞬にして集中していた作業時間をストップさせてしまいます。 堅苦しい会議も時間の無駄になりがちですが、その一方でこうしたチャットツールによる「コミュニケーションの断片化」もまた問題であると言えます。 そこで今回考案したのが、Slack Refereeです。これは、端的にはSlackチャンネルを休憩スペースにするというアイデアです。つまり、休憩時間中だけ会話が可能で、それが終わったら作業を行う集中タイムに戻る、ということです。 コ
人工知能関連ニュースの、実際のところシリーズ - Qiita
最近「人工知能が～」というニュースが山のように出てきますが、その中にはだいぶ誇張された表現のものも少なくありません。 人工知能関連の技術に注目が集まるのは、研究資金の増加や案件の発生という面では良いことです。しかし、「仕事が奪われるぞ！」みたいな過度な不安を煽ったり、「人工知能だったら何でもできるんやろ？」といった過度な期待を煽ってしまうことで、実体とはかけ離れた議論や誤解を生んでしまうという面もあります。 本稿では、目についた中で大きな誇張があるニュースを取り上げるとともに、その実際のところはどうなのか？について紹介をしていきたいと思います。本記事が、冷静な議論と共に背景となる技術的な面への興味の喚起となれば幸いです。 日経のAI記者が始動、1日30本の決算サマリーを量産 同僚が人工知能という世界が現実のものになろうとしている。 人工知能は人の仕事を奪うことになるのか、あるいは型にはまっ
現場を改善したいあなたに送る、くじけない業務改善のメソッド - Qiita
現場を改善するというのは難しい。そして徒労である。 こちらの記事を読んで、当時のことを幾ばくか思い出すきっかけになった。 業務改善を現場に求める狂気 私も実際に現場の改善に取り組んだことがある。ただ、その中には失敗だけでなく成功もある。というか、多くの失敗から成功させるために何が必要なのかを得たという感じで、成功したものは後半に行ったものになる。成功といえるものの中で大きめなものは、以下の二つになる。 Gitによるバージョン管理と、タスク管理ツールの導入(当時書いたもの) 開発にJavaScriptフレームワークを導入(当時の検証結果をまとめた記事) 私が身につけた手法が、改善を目指す誰かがくじけないために有用なこともあるかもしれないので、ここで得られた知見を紹介しておこうかと思います。つまりこれは、ポエムです。 前提: 改善できないのは特別なことではない 何かを改善したいと行動してみる。
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
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