IT関連の採用面接でディープフェイク使用が増加…FBIが警告
FBIは、採用面接でディープフェイクの技術を使って別人になりすます人がいると明かした。 そのような人物は、機密情報にアクセスできるようなIT関連の職種を狙っているという。 ディープフェイクに対応する技術はまだ完全ではないが、ディープフェイクを見つけるシンプルな方法がある。 就職のオンライン面接で別人になりすますなど、ディープフェイク技術の悪用が増えていると、アメリカ連邦捜査局（FBI）が警鐘を鳴らしている。 FBIの発表によると、面接の最中に別人の映像や画像、音声を自身に重ね合わせている人がいるという申し立てが増えている。これらの事例は、PII（個人を特定できる情報）、経済情報、企業のデータベースや機密情報といった極秘情報にアクセスできるリモートワーカーへの応募に関連しているとFBIは述べている。 ディープフェイク映像は娯楽目的で使われることもあるが、非常に有害となる可能性もある。Meta
犬のうんちをレーザーで示して拾いやすくする「スマートうんちガイドシステム」を開発した猛者が現れる
犬の飼育において「うんちの処理」は必ずつきまとう問題であり、「散歩の途中でうんちをさせている」という飼い主もいれば、中には「庭で自由にうんちをさせている」というケースもあります。庭でうんちをさせる場合は飼い主が後でうんちを拾わなければなりませんが、庭のどこにうんちがあるのか探すのが面倒だったり、最悪の場合はうっかりうんちを踏んでしまうこともあります。そんな問題を解決するため、犬のうんちがある場所をレーザーポインターで示して拾いやすくする「スマートうんちガイドシステム」をCaleb Olsonさんが開発し、その仕組みなどを解説する動画を投稿しました。 Smart Laser Helps Dog Owner Pick Up Forgotten Poop https://gizmodo.com/dog-tech-smart-robot-laser-arm-poop-maker-security-
第3話 機械学習の活用事例！建設機械や回転寿司屋でも活用されている！？【漫画】未経験なのに、機械学習の仕事始めました - itstaffing エンジニアスタイル
私たちの日常にも、データ活用や機械学習が活かされているんですね！ 現実世界で「機械学習の技術」は、どのように活かされているの？ マーケティング領域ではデータ活用が進んでいます。マーケティング職や、ウェブ、アプリ開発の仕事をされている方は、機械学習が用いられるシーンはよく見かけるかもしれません。しかしそれ以外の、一般的にはイメージしにくい分野でも機械学習は活用されています。 【1】建設機械：盗難・ローン滞納を解決！ 1つ目の例は小松製作所です。IoTの先行事例としても有名で、発端は1998年までさかのぼります。小松製作所は建設機械を取り扱っていて、1台が高価な商品になります。当時は、建設機械が盗まれてしまうことに悩んでいたそうです。 その対策として生まれたのが、GPS の取り付けです。位置情報を取得することによって、その機械が現在どこで動いているかをモニタリングできます。通常の稼働場所と異な
【開催報告】第10回Amazon SageMaker 事例祭り | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】第10回Amazon SageMaker 事例祭り アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 パートナーソリューションアーキテクトの小田桐です。 AWS Japan 目黒オフィスでは「Amazon SageMaker 事例祭り」(Twitter: #sagemaker_fes) を定期的に開催しています。2019年11月28日に開催された 第10回 Aazon SageMaker 事例祭り では、AWS Japan のソリューションアーキテクトによるサービスの最新情報や技術情報と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。 「AWSの機械学習サービス概要とAmazon SageMakerの基礎」[Slides] アマゾン
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
JapanTaxiの配車キャンセルによる損失を減らすための機械学習とその運用 | Ledge.ai
「JapanTaxi」アプリは、2011年12月にサービスを開始し、シリーズ累計ダウンロード数800万ダウンロードの国内No.1タクシーアプリだ。アプリ1つでタクシーの手配から予約、タクシー料金の支払いまで可能だ。 機械学習やディープラーニングなどいわゆるAIを活用する企業は増えてきた。しかし、システムとして安定的に運用する機械学習基盤は、開発方法や運用の仕方を含めて模索中であり、それはJapanTaxiも同様である。 JapanTaxi 次世代モビリティ事業部の渡部 徹太郎氏は、データエンジニアとして、どのようにして本番環境で機械学習を安定して動かすかにフォーカスした講演を、企業研究所による合同研究発表カンファレンス「CCSE（Conference on Computer Science for Enterprise）」にて行った。 キャンセルによる損失を、事前予測で削減する「Japan
豚も「顔認証」、AI技術で飼育状況をモニタリング 中国の養豚場
精気神有機農業「山黒豚」長白山養豚場が導入したAIモニターの画面。吉林精気神有機農業股份有限公司提供（撮影日不明）。(c)Xinhua News 【7月19日 Xinhua News】中国では、駅の入場や買い物での支払いなど顔認証技術は既に珍しくなくなっているが、東北地区ではこの技術が養豚に使われている。 吉林省（Jilin）白山市（Baishan）撫松県（Fusong）の長白山奥地にある「山黒豚」の飼育場では、靴箱ほどの大きさのロボットが養豚場の状況を天井から監視しており、数百キロ離れた省都、長春で豚の活動状況や養豚場の温度、湿度、アンモニア濃度、PM10などをリアルタイムに把握することができる。吉林精気神有機農業の張遠征（Zhang Yuanzheng）常務副総経理は「ロボットが豚の顔をスキャンすると、その豚の飼育期間や体重、防疫情報などが映し出される」と説明する。 同社は2017年、
「この虫の名は？」すぐ解決 20万匹の害虫画像を学習した、駆除を支える「クラウド×AI」がスゴい
「この虫の名は？」すぐ解決 20万匹の害虫画像を学習した、駆除を支える「クラウド×AI」がスゴい（1/3 ページ） 「ショウジョウバエが5匹、ユスリカが30匹」──。害虫駆除業者は、害虫の発生経路などを突き止めるため、虫を捕まえて目視で数える作業を日々行っている。この負担を軽減するため、AI・IoT・クラウドの技術を駆使し、害虫の撮影や分類を自動で行うシステムを、害虫駆除用品の専門商社が外部ベンダーと協力して開発。2018年から提供している。分類の精度は職人を超えるという。 「害虫をカメラで撮影し、画像をクラウド上のストレージに転送した上で、AIで解析する仕組みです。AIは約20万匹の害虫の画像と名前を教師データとして学習しているため、約95％の精度で名前を判別できます」 そう話すのは、害虫モニタリングシステム「Pest Vision」を企画した、専門商社「環境機器」経営企画部 副部長の亀
上空の雲の名前 あなたはわかりますか？｜NHK NEWS WEB
「綿雲」や「うろこ雲」、「入道雲」。雲の名前は、いくつわかりますか。上空の雲をいつも気にしている人は少ないかもしれませんが、ＡＩを使って、瞬時に雲の名前や種類がわかるようになっています。スマホを使った“雲の判別アプリ”を取材しました。（経済部記者 野上大輔） 10月中旬の秋空のある日、雲の判別アプリ「くもろぐ」を実際に使ってみました。 東京のこの日の天気は、晴れ時々曇り。スマホを取り出して、帯状に連なっていた雲をカメラで撮影。アプリを起動して読み込ませると、10秒ほどでその種類が判明しました。 雲の名前は、高積雲。羊が群れをなしているように見えることから、通称「ひつじぐも」と呼ばれているものでした。 小さな塊の雲が群れをなしているようにみえ、空一面に広がると、天気が下り坂になる目印となる雲です。 刻一刻と変化する雲の状態を判別できるアプリを開発したのは、衛星通信事業を展開する「スカパーＪＳ
日本メーカーが大苦戦!マシンビジョンの世界で何が起きているのか？(13) 製造現場でのディープラーニングの実態と将来に迫る | マイナビニュース
普及を始めるディープラーニング技術 ディープラーニングの技術は様々な分野にて本格的な導入が進んでいる。 ただし、その多くは安全性が求められない分野が多く音声認識やターゲティング広告、ニュース配信などが挙げられ、画像処理の分野でも同様に安全性が求められない顔認証や医療画像診断の補助機能、写真の検索用タグ付けなどが挙げられる。自動車の自動運転など安全性が求められる分野ではまだ本格導入には至っていないのが現状であろう。 様々な分野で活用されているディープラーニング それに対して、モノづくりにおける安全性を担保する「製品検査」の分野にて、ディープラーニングの採用がどれだけ進んでいるのか、そしてその将来はどのような世界が予測されるのか、2018年9月の時点で我々の考えをまとめて皆さんにお知らせしたい。ディープラーニングの技術が画像処理に有益なことは明らかであるが、工場の中の画像処理における実態に迫り
「今日から始める機械学習〜はてなの事例〜」というタイトルでデブサミ2018関西で登壇しました - yasuhisa's blog
株式会社ハカルスの染田さん(Machine Learning Meetup KANSAI繋がり)からご紹介頂きまして、タイトルの内容で登壇してきました。 今日から始める機械学習〜はてなの事例〜 from syou6162 A-3セッション『今日から始める機械学習～はてなの事例～』吉田 康久さん（はてな）です！ #devsumi #devsumiA pic.twitter.com/Dhej1tIkhV— Developers Summit (@devsumi) 2018年9月28日 登壇に当たって考えたこと 「機械学習を始めたいけど、まだちょっとハードルが高くて踏み出せていない」という方が「機械学習やってみよう!」と思える内容の依頼(大分意訳してるけど)をもらっていました。このテーマ、結構話し方が難しいなと思っていました。というのも、最近の登壇では「機械学習のサービス運用や組織運用、結構大変
AIを利用したプログラミングで、何が開発できるのかまとめてみた 【学習方法つき 】｜Dai｜note
独学でAIを学んで何かを開発してみたいと思っていても、なかなか何を作れるのかがよくわからないですよね。また、どのように勉強すればAIを利用したアプリケーションを作れるのかもネットで調べてもでてきません。 そこでプログラミングでAIを利用してどんなことができるのかをまとめたら嬉しいか聞いて見たところ、需要があったので、まとめてみたいと思います。 AIとは AI（人工知能）とは、機械学習やディープラーニング等の技術群です。機械学習は、基本的には教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。 AIで使われる言語は？ AIプログラミングで利用されるのは、Pythonがほとんどです。Pythonでは、最先端の技術開発が進んでいるので、Pythonで実装することが多いです。ただし、処理速度を求められる場合、CやC++が使われることもあります。 AIプログラミングで開発でできることは？ それでは本題で
1クリックで2次元美少女キャラを生成 深層学習でネットをざわつかせた中国人学生インタビュー
深層学習（ディープラーニング）で2次元美少女キャラクターをワンクリックで自動生成するサービス「MakeGirlsMoe」を2017年に発表し、日本のオタク界をざわつかせた金陽華（Jin Yanghua）／@Aixileさん。最近では写真を深層学習で2次元絵にしてしまう技術を発表したことでも注目を浴びました。 2017年夏に話題になったMakeGirlsMoe 金さんはさらに、深層学習により生成されたキャラをトレードできるゲーム「Crypko（クリプコ）」の開発にも参加。5月にはベータ版が公開され、野心的なゲーム内容が一部から注目を集めていました。 先駆的なアイデアで立て続けにオタク向けサービスをリリースしてきた金さんは一体何を目指しているのか？ 2016～2017年まで京都大学に交換留学生として在籍し、今年（2018年）6月に上海の復旦大学を卒業した金さんに、開発背景や中国と日本の環境の違
機械学習を用いてユーザーのご意見分類業務を効率化した話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の @vanhuyz です。機械学習・自然言語処理を中心に研究開発しています。 今回は機械学習を活用してユーザーからのご意見を 81 のカテゴリーに自動分類し、ユーザーサポートスタッフによる手動分類の工数を半分にできた話を紹介したいと思います。 背景 クックパッドは現在約 5,500 万人の国内月間ユーザーがあり、日々ユーザーからたくさんのご意見やご要望を頂いています。創業してからユーザーの声を大事に扱う文化があり、どのご意見も一度目を通すようにユーザーサポートスタッフが努力しています。ご意見はスタッフによってさらに分類され、必要に応じてディレクターやエンジニアに振り分けられています。 例えば、こんな感じのご意見が来ています。「このレシピは簡単なので、子供とやってみました。楽しかったです」や「機種変更して、ログイン出来ません」や「もっと具体的な内容でも検索できるように
AIを使って早く帰ろう――竹中工務店が建設現場へのディープラーニング導入で目指すもの
2020年に向け、建設業界ではいくつもの大規模プロジェクトが大詰めを迎えようとしている。そうした建設現場の指揮命令を担うのが現場監督（施工管理者）だ。現場監督の仕事は工程管理から品質管理、現場の安全管理、作業者のスケジュール管理まで多岐にわたり、激務というイメージを持つ人も少なくないだろう。 そんな現場監督の業務負荷を減らそうと、新たなアプローチを始めた企業がある。日本を代表する大手ゼネコンの1社として、高層ビルディングからスタジアム、商業施設、神社・仏閣などの伝統建築物に至るまで、さまざまなジャンルの大型建築プロジェクトを手掛ける竹中工務店だ。 同社はこれまでも業務効率化にいち早く取り組み、一定の成果を上げてきた。ただ、人手による作業が中心の建設現場だからこそ、効率化できない仕事も残っていたという。そこで同社が注目したのが、ディープラーニングの活用である。 夕方から始まる「現場写真整理」
家計簿の出費項目にカテゴリを付けるのを自動化する - Qiita
皆さん、家計簿つけてますか？僕は何度もつけようと試みたことはあるのですが、その度に諦めて来た口です。 諦めた原因というのは一概に 面倒くさい からなんですよね。 同じ理由で諦めた方も多いのでは無いかと思います。人類の中で僕だけ怠惰ということでないよう、ぜひそうあってほしいです。 ただ、怠惰はプログラマの 三大美徳と言われていますので、毛頭改善する気はないです。 そこで、何が一番面倒くさいのかを考えたところ、費用のカテゴライズなのかなと思っています。 僕は家賃を除く月々の出費の 9割ほどがクレジットカード払いなので、どこどこに対していくら払ったかというのは比較的簡単にわかります。 それで、家計簿とかで良くある円グラフとか線グラフとかを可視化したいのですが、ここでカテゴライズされていないことが大きな問題になります。 そこで本記事の目的は、支払先と支払金額を元にして、その出費のカテゴライズを行う
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エンジニア採用｜NewsPicks (ニューズピックス)
コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由
機械学習を用いた東西日本の境界線決定
