機械学習の初心者がモチベーションを上げるために読む無料記事いろいろ - orangeitems’s diary
機械学習の勉強とモチベーション 機械学習の扉を開いてみた・・のですが、いきなり数学が現れたりPythonが現れたりしてなかなか障壁が高そうな雰囲気です。でも、機械学習のさわりの部分すら知らないでいきなり数学から始めると、モチベーションがどんどん下がってきます。でも数学をわからないと先に進めない・・。 ということで、いやいや、とりあえず機械学習の超基本的なところをその道の達人から教えてもらう。また、こんなのは向いてないからねというアンチパターンも学ぶ。その上で、もし手を動かせるところまで来たらこんなことができるよ！という記事を集めてみました。 基本的な考え方を頭に入れるための資料 とりあえずこの2つの資料は繰り返し読んでおくと、次のステップでつまづきません。読みやすい記事なのでお勧めです。 一から始める機械学習 qiita.com 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目
人工知能の欠点、破局的忘却とは？ – 株式会社ライトコード
一度覚えたことを忘れる？破局的忘却とは？現在、「人工知能（AI）」技術は至る所で耳にするようになりました。 例えば工場で、生産したものに傷がないか検品するにも、画像認識の人工知能が使われています。 その精度は凄まじく、人間より素早く、かつ正確に行うことができます。 しかし、そんな万能とも思えるような「人工知能」にもいくつか欠点があります。 破局的忘却（破滅的忘却）それは、破局的忘却（または、破滅的忘却）と呼ばれる欠点です。 なにやらカッコイイ響きの言葉です。 ですが、その内容は「一度何かを学習したネットワークに新しいものを覚えさせようとすると、以前学習したものを忘れてしまう」というもの（笑） 例えば、「りんご」と「みかん」を識別できるネットワークがあったとします。 そのネットワークに新しく「ぶどう」も識別させようと学習すると、「りんご」と「みかん」はもう忘れているのです！ 【図、破局的忘却
ディープラーニングで音を認識 ほ乳類の脳に近い反応を示す
NTT（日本電信電話）は7月10日、音を認識するために訓練したディープニューラルネットワーク（DNN）が、ほ乳類の脳と類似した反応を示すことが分かったと発表した。ほ乳類の聴覚神経系が、音の情報処理において合理的にできていることを示唆しているという。 ヒトを含むほ乳類の脳は、音が耳に届いてから認識するまでに、脳幹や大脳皮質など多くの段階で音の特徴を分析し、それに応じた反応を見せる。例えば音を認識する上で重要な手掛かりとされる振幅変調（音の大きさの緩やかな変化）では、その波形に同期して神経が発火する（神経反応）。 また細胞によって特定の周波数のみに強く同期する「変調チューニング」が見られたり、より中枢に近い神経細胞のほうが同期できる周波数の上限が低いなどの特徴がある。しかし、これまでの神経生理学のアプローチでは、なぜこうした特徴が現れるのか分からなかった。 今回の研究では、動物の聴覚神経系と同
東芝、脳の「海馬」を模倣するハードウェア開発 一部神経細胞機能の再現成功【画像追加】
東芝は、脳の「海馬」の中でも空間認知をつかさどる一部の神経を模倣するハードウェアを米ジョンズ・ホプキンス大学と共同で開発し、脳での神経細胞とほぼ同じ反応を電子回路上で再現したと5月27日に発表した。東芝は「同種の実験結果は過去に例がない」としている。 【追記：2019年5月27日午後1時 画像を追加しました】 米大学の研究チームが開発した、脳の神経細胞を忠実に再現する神経細胞回路設計技術や神経細胞の制御技術を基に、東芝がハードウェア上に回路を実装した。 模倣したのは、海馬の中でも空間認知をつかさどる「場所細胞」と「格子細胞」。ネズミの海馬研究の中でもさかんに研究が行われている分野で、既存の論文から模倣に必要なハードウェア構成などを組み立てた。 東芝は、神経細胞を表すハードウェアをアナログ回路で構成。制御回路はデジタルであるFPGAだが、アナログ回路で神経細胞を模したのは「脳内の情報伝達は神
Googleが映像からリアルタイムで動く人物を消し去る技術を開発、ムービーが公開中
ディープラーニングを用いて静止画から物体を取り除いて補正する技術などは既に実現していますが、Googleはさらに映像の「奥行き」に着目することで、ムービーから人や物を消したり、実際には存在しないオブジェクトを合成する技術の開発を進めています。 Google AI Blog: Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction https://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html 実際にディープラーニングを用いて映像を処理している様子や、その仕組みについての解説は以下のムービーで見ることができます。 Learning Depths of Moving People by Watching Frozen Pe
OKIデータ、1台5役の双腕ロボをAIで育てる
OKIデータLED統括工場（群馬県高崎市）のクリーンルームで、LEDモジュールの1機種を造る革新的な自動化生産ラインが2017年5月に稼働を始めた（図1）。1台の双腕型ロボットの周囲を3台の自動化装置が取り囲む構成。双腕型ロボットは、ワークを載せたキャリヤー（治具）を自動化装置に入れて作業を実行させ、作業の済んだキャリヤーを次工程の自動化装置に移す。1バッチ80個分の材料を供給すると、このラインが作業を自動実行し、80個の完成品をキャリヤーラックに入れて動作を終了する。
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識を試してみた - karaage. [からあげ]
Jetson Nano ファーストインプレッション 謎の半導体メーカーのボード型コンピュータ、Jetson Nanoを購入しました。 NVIDIA Jetson Nano 開発キット メディア: 少し出遅れたので、届くのが遅くなりましたがようやくゲットできました。 ジャーン 裏側をみてみる ん…？？ え、えーーー！ どうかしてるぜNVIDIA、じゃなかった謎の半導体メーカーさん。 ちなみに、Jetson Nanoの箱は台としても使えるので、大切にとっておきましょう。私のように何も考えずバキバキに破壊しながら開けたら、無残な状況になりますゆえ。 無残な状況 Jetson Nanoセットアップ 些細なこと？は気にせず、セットアップしていきます。 ハードウェアの準備 電源、HDMIケーブル等、ラズパイの周辺機器がほぼそのまま使えました。あと、カメラモジュールはV2のみ対応らしいので、間違えてV1
![Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識を試してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3d4d4e6fa3c0af6a7dc74a9c5c8d963e1b308b59/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F6f284e484caf9009ca525534c8db416c87ccc175%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20190416%252F20190416225202.jpg)
Pythonによる自動化の結果、ニューヨーク中でタダメシが食えるようになったエンジニアの話 | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
いかにして私はPython/自動化/AI/インスタグラムを使いニューヨーク市で無料の食事をできるようになったか(How I Eat For Free in NYC Using Python, Automation, Artificial Intelligence, and Instagram)という記事が面白かったのでご紹介。 ニューヨーク在住のデータサイエンティスト、クリス・ブエッティさん(Chris Buetti)が明かした、3万フォロワー超の人気アカウントを育てた秘密。 Instagramを育てる Pythonスクリプトで、毎日、一日に数回、ニューヨークに関する写真をInstagram に自動投稿させます。ブログ主によると、Instagram の「発見」ページに掲載してもらうにはこれが大事だそう。一日も欠かさず、何週間も続けることで掲載されやすくなるそうで、ほとんどの人力Instag
「自分だけのキャラを作りたい」 AIで美少女を「無限生成」、若きオタクエンジニアの挑戦
「自分だけのキャラを作りたい」 AIで美少女を「無限生成」、若きオタクエンジニアの挑戦（1/4 ページ） 女の子の瞳、髪形、表情が変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――Preferred Networksが深層学習を活用し、アニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」（クリプコ）を提供している。開発したのは、中国出身の若きエンジニア。「自分の想像通りのキャラクターを形にできるサービスを作りたい」と意気込む2人に開発の舞台裏を聞いた。 女の子の瞳、髪形、表情が万華鏡のように目まぐるしく変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――AI（人工知能）ベンチャーのPreferred Networks（PFN、東京都千代田区）が、アニメやゲームの制作会社向けにそんな技術の提供を始めた。深層学習（ディープラーニング）を活用してアニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」
人工知能開発の天才デミス・ハサビスが率いるDeepMindの野望と親会社Googleとの攻防とは？
by George Gillams ロンドンで生まれ育ったデミス・ハサビス氏はゲーム開発などのキャリアを経た後、2010年にAI研究の最前線を走る企業DeepMindを立ち上げてCEOを務めています。DeepMindは2014年にGoogleに5億ドル(約550億円)で買収されて話題を集めたほか、2016年にはDeepMindが開発したAIの「AlphaGo」が囲碁のトップ棋士を打ち破って大きな反響を呼びました。イギリスの文化誌「1843」のライターであるHal Hodson氏が、ハサビス氏の個人像および野望、さらにDeepMindと親会社であるGoogleとの攻防についてまとめています。 DeepMind and Google: the battle to control artificial intelligence | 1843 https://www.1843magazine.co
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AIによる人物写真のラベリングは、どこまで適切なのか？ ある実験が浮き彫りにした「偏見」の根深い問題
Apple Cardに発覚した“性差別”問題から、「性別を見ないアルゴリズム」に潜むリスクが浮き彫りに
【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】 PFNの大規模分散深層学習専用プライベートスパコン「MN-2」潜入レポート
https://jp.techcrunch.com/2019/09/12/embodyme-fundraising/
超弩級! 40万コア/1.2兆トランジスタ/46,225平方mmの深層学習用チップ
https://jp.techcrunch.com/2019/07/17/2019-07-16-how-to-watch-elon-musks-neuralink-brain-control-interface-startup-presentation-live/
NVIDIAの「Jetson Nano開発者キット」の店頭予約スタート、予価は12,800円
NVIDIA、99ドルで手のひらサイズのAIボード「Jetson Nano」 ～Tegra TX1/4GBメモリのスペックでLinuxが動作。472GFLOPSを実現
