真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
メンヘラちゃんと学ぶディープラーニング最新論文 - ディープラーニングブログ
メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです．Twitterに投稿したスライドをまとめました． サムネ画像 スライド内のテキスト抽出（検索エンジン用） メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
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私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/950160954750167c0e7f5b127c0ce7f51e44ff70/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F7abb2637acad84f5b5f565e7ea4afd698719e379%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180426%252F20180426235611.jpg)
ディープラーニングを用いたエロ画像の収集と自動化 - Qiita
#はじめに エロ画像は最高です。 エロ画像さえあれば、誰でも自由にエッチなことができます。たとえ彼女がいないブサメンであっても、一人で性的に興奮することができます。そこに確かな満足を覚えて、幸せに浸ることができます。どんな嗜好も思いのままです。 故に我々人類にとって、エロ画像を集めることは、フンコロガシが糞を転がすのと同じように、種としての習性と称しても過言ではない行いなのではないかと思います。 しかしながら、我々は霊長類の長たる生き物です。かれこれ数万年に渡って同じように糞を転がし続けているフンコロガシと同じではいけません。より効率的に、より意欲的にエロ画像を収集してこその人類です。 ただ、そうは言ってもエロ画像の収集は非常に大変です。様々なサイトを巡り、十分に吟味した上で、フィッティングのあった品々を、確たるスキームに合わせて収集、構造化してゆく必要があるのです。日によって必要な一枚が
Girl Friend Factory - 機械学習で彼女を創る - - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 指定した属性を持つ彼女を生成する機械学習を行い、それを使用したデモを開発しました。 初めまして、ドワンゴ2016年新卒の@Hiroshiba です。私は普段、今流行りのディープラーニング技術を使った研究をしています。この技術の表現力は過去の色んな機械学習に比べてとても優秀で、去年の今頃なんかにはDCGANという画像生成系の研究に革命を起こした手法を使って、様々な顔イラストを自動生成する記事が人気を集めました。 DCGANとは 今回作成したデモで用いた技術であるDCGANについて軽く触れておきます（図Ａ）。そもそもDCGANはDeep C
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA
本稿は、長年のテクノロジ・ジャーナリストであるマイケル・コープランド（Michael Copeland）氏がディープラーニングの基本を説明する一連の記事の第一弾です。 「人工知能は未来のテクノロジだ」、「人工知能はサイエンス・フィクションだ」、「人工知能はすでに私たちの日常生活の一部だ」――これらの説明はすべて事実であり、単にAIのどの面を指して言っているかによります。 たとえば、今年、Google DeepMindが開発したプログラム「アルファ碁」（AlphaGo）が囲碁の対局で韓国のプロ棋士イ・セドル（Lee Se-dol）氏を破った際に、DeepMindが勝った経緯を説明するため、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という言葉がメディアでさかんに取り上げられました。この3つは、どれもアルファ碁がイ・セドル棋士を打ち負かした理由の一部ですが、同じものではありません。 その関係
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
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人工知能の現状と競争政策 - 東京大学 松尾 豊