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
自然な音声作る「WaveNet」の衝撃 なぜ機械は人と話せるようになったのか
2017年、米Googleや米Amazonなどの「スマートスピーカー」と呼ばれるデバイスの普及が日本で始まった。例えば、「ねえGoogle、今日の予定は？」と話しかけると、カレンダーアプリに入力していた予定を流ちょうな日本語で読み上げてくれる。中に人がいるわけではない。デバイスが人の声を認識し、応答となる声を合成しているのだ。 このデバイスが音声で応答するために使用しているコアの技術は、「音声認識」と「音声合成」という2つの技術だ。音声認識は人の声の波形を機械で処理し、どんな文であったかを推定する技術。音声合成は与えられた文やデータから、人が話す音声を合成する技術だ。 ここに、音声認識で推定した文に対して適切な応答文を出力する「対話制御」という技術が加わり、「人の話を聞いて適切な応答を音声で返す」という一連の動作を実現している。 音声認識・合成ともに、コンピュータを利用した研究は1950年
Amazon、ディープラーニング向けビデオカメラ「AWS DeepLens」を249ドルで発売へ
カメラ上でディープラーニングモデルを稼働できる。AI（人工知能）の知識が浅くても、「クールなアプリを開発しつつAI、IoT、サーバレスコンピューティングのハンズオン体験を得られる」という。 DeepLensで撮影する動画データを「AWS Greengrass」経由でPCなどに転送し、AIモデルのデプロイツール「SageMaker」や米Googleの「TensorFlow」、米Facebookの「Caffe2」、「AWS Lambda」や「AWS AI」などを採用するアプリで解析できる。 開発者はAWSが提供する画像探知／認識用の学習済みモデルを利用できる。発表段階では、猫と犬の個体を認識するものなど、7モデルが用意されている。例えば「Amazon Rekognition」と連携させてペットの犬が人間用のソファに乗ると検知して警告するアプリなどが作れるという。 DeepLensは、カメラは4
MIT Tech Review: バブル化する人工知能 3度目の冬はやってくるのか
Is AI Riding a One-Trick Pony? 人工知能バブル 3度目の冬はやってくるのか 深層学習と呼ばれる人工知能（AI）技術がもてはやされており、あらゆる分野で、いずれは人間の仕事を奪うかのように喧伝されている。しかし、現在のAIブームの根本を支えているのは30年前の論文で発表された技術であり、新しいブレークスルーが起こっているわけではない。 by James Somers2017.10.17 131 88 23 8 2017年の秋にオープンするベクター研究所（Vector Institute）は、ほどなくして世界の中心となる場所だ。カナダ・トロントのダウンタウンにあるピカピカのビルの7階の非常に大きな部屋に居を構える同研究所は、人工知能（AI）の世界的な中心になることを目標としている。 この記事はマガジン「AI Issue」に収録されています。 マガジンの紹介 トロン
AWSとマイクロソフト、深層学習ライブラリ「Gluon」を発表 - ZDNet
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Amazon Web Services（AWS）とMicrosoftは米国時間10月12日、オープンソースの深層学習ライブラリ「Gluon」を発表した。両社は、Gluonによってより多くの開発者が機械学習を利用できるようになると述べている。 開発者はGluonによって、クラウドアプリ向けやモバイルアプリ向けの機械学習モデルのプロトタイプ作成や構築、訓練、配備を実現するためのインターフェースを手にできる。 両社の説明によると、Gluonは他の製品に比べ、簡潔で理解しやすいプログラミングインターフェースを備えている。このため開発者は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、ニューラルネットワークモデルのプロトタイプ作成や実験を迅速に行うことがで
TechCrunch JP のタイトルから hiwa 氏の翻訳か否かを深層学習で推定する
追記 (9月30日 22:00) Q : 本文も用いると更に良いのではないか A : 可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた Q : 深層学習ではない手法との比較がない A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位 12,000 個の bag-of-words を用いたところ RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 , 再現率 0.66, f値 0.78 LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88, 再現率 0.81, f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。 Q : 理由は何か 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が
マイクロソフト、次世代「HoloLens」にAIコプロセッサを搭載へ
Microsoftが、同社の複合現実（MR）ヘッドセット「HoloLens」に搭載する次世代の「Holographic Processing Unit」（HPU）に、人工知能（AI）コプロセッサを組み込むことを明らかにした。 Microsoftが米国時間7月23日、「CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）2017」カンファレンスで明らかにしたところによると、新しいHPUは現在開発中だという。AIコプロセッサを組み込む目的は、ディープニューラルネットワークの実装だ。 Microsoftのブログによると、同社のAI and Research Group担当エグゼクティブバイスプレジデントであるHarry Shum氏は、CVPRカンファレンスの基調講演で「初期のHPUセカンドバージョンを使ったリアルタイムのコード実装による手領域の抽出」のデモン
The animated guide to artificial intelligence (Explanimators: Episode 1)
An easy guide to everything AI. More from Microsoft Story Labs: microsoft.com/storylabs. Subscribe to Microsoft on YouTube here: https://aka.ms/SubscribeToYouTube Follow us on social: LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/microsoft/ Twitter: https://twitter.com/Microsoft Facebook: https://www.facebook.com/Microsoft/ Instagram: https://www.instagram.com/microsoft/ For more about Micros
米MSが「SQL Server 2017」発表、深層学習向けにGPUサポート
米マイクロソフトは4月19日（米国時間）、オンラインイベント「Microsoft Data Amp」を開催。SQL Server v.Nextとしてアナウンスされていた次期SQL Server製品を、「Microsoft SQL Server 2017」の名称で正式発表した。機械学習の機能をデータベースレイヤーに実装し、ディープラーニング用途でGPUをサポートする。そのほか、Azureのデータベース関連サービスでいくつかの新発表があったので、まとめて紹介する。 SQL ServerがGPU対応 今回、Windows、Linux、Docker向けにSQL Server 2017のプレビュー版がリリースされた。SQL Server 2017では、従来アプリケーションレイヤーに実装されていたデータ分析系機能をデータベースに組み込んで提供する。この実装により、データを機械学習にかける際のセキュリテ
Deep Learningの実力と限界、人工知能のロードマップ
「人工知能が人類を追い越す特異点（Singularity）は来ない」「深層学習（Deep Learning）が大流行しているが、壁に突き当たる」「人工知能は、目先の技法にとらわれることなく、本来の目的に向かって進め。つまり、人工知能は人間のインテリジェンスを目指せ」──ショッキングで考えさせられる内容の講演だった。 人工知能開発への厳しい意見 New York University心理学部教授Gary Marcusは、2015年8月、人工知能学会「SmartData Conference」（上の写真）で、このように講演した。Marcusは心理学者として、頭脳の知覚機能を人工知能に応用する研究を進めている。GoogleやIBMを中心に、IT業界が人工知能開発につき進む中、その手法は正しいのか。厳しい意見が続いた。 Marcusの発言の根底には、人工知能は我々が考えているより“未熟”である、と
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この道、異状あり！AIが道路の劣化レベルを自動判別
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