松尾・岩澤研究室主催の公開講座「スプリングセミナー 2024」では3講座を開講します. 受講を希望される方は下記ページを参考にしてください. 深層生成モデル 深層強化学習 more
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ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題:このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が画像判別でよく使われるというのは知っていても、従来の機械学習アルゴリズムと比較してどれぐらいすごいものなのかというのがいまいちピンとこなかったので確認してみました。だいぶ長いよ! 概要 機械学習のアルゴリズムとして、ディープラーニングが出る前は例えばロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、ランダムフォレストなどがありました。従来の手法というと漠然としますが、Scikit-learnでできるアルゴリズムと考えてよいです。これらの手法は現在でも有効で、これらのどれを使っても、手書き数字(MNIST)に対して最低でも8割、ちゃんと実装すれば9割の精度は出ます。Scikit-learnはとても使いやすいライブラリで、学習効率・実装効率ともによく、計算が比較的簡単なので高速です。逆にその段階で9割近く出ちゃうと、「学習が大変で処理も遅いディープラーニング
2015年5月5日にZen Squareで行われたイベントの模様です。 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』 松尾豊東京大学准教授 San Franciscoセッション https://www.eventbrite.com/e/16778647386 ---- 日本トップクラスの人工知能研究者である、東京大学准教授の松尾豊氏は、人工知能(推論、機械学習、ディープラーニング)、自然言語処理、社会ネットワーク分析、ウェブマイニングなどのさまざまな最先端の研究をされています。 また松尾研からは「READYFOR?」や「Gunosy(グノシー)」といった実際のサービスが生まれただけでなく、2013年の参議院議員選挙では候補者のtwitter利用分析、ゼクシィ.net ではユーザ行動分析や推薦システムの構築、不動産のスーモでは推薦アルゴリズムの提案など、多くの実業・起業につ
Darknet is an open source neural network framework written in C and CUDA. It is fast, easy to install, and supports CPU and GPU computation. You can find the source on GitHub or you can read more about what Darknet can do right here: Installing Darknet Darknet is easy to install and run. This post will guide you through it. YOLO: Real-Time Object Detection You only look once (YOLO) is a state-of-t
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights(2016年6月末廃止予定) 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
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