川上郁雄教授は2023年度いっぱいをもって退職されました。
「開発途中で退職したエンジニアの責任 東京地判平27.3.26(平26ワ12971)」http://d.hatena.ne.jp/redips+law/20151122/1448185741 興味深かったのでメモ. 最初は判決文の解説記事をメモっただけだったのに,加筆していくうちに開発失敗したネトゲの歴史を探る旅に発展してた. 当初は,本件ゲームは同年3月18日までにリリースすることを目標としていたが,これに間に合わず,延期された。 その後,Y1は,同年5月21日付けで,Y2は,同月25日付けでXを退職したところ,Xは,Yらが開発設計仕様書も作成せず,突然の退職によって本件ゲームの開発が頓挫して損害を被ったとして,主位的に不法行為に基づく損害賠償として,予備的に労働契約上の債務不履行に基づく損害賠償として,5400万円の賠償を求めた。 裁判にまでいくのが珍しいだけで,ゲーム業界に限らずこの
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
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