あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
ジョージア工科大、TAが人工知能だったことに学生の誰も気づかなかった
ジョージア工科大、TAが人工知能だったことに学生の誰も気づかなかった2016.05.12 11:259,870 福田ミホ 約1カ月、人間のフリをして気づかれず。 この春、ジョージア工科大学インタラクティブ・コンピューティング学部のオンライン講座に、ジル・ワトソンというティーチング・アシスタント（以下TA）がいました。学生は彼女にオンラインフォーラムで質問し、随時回答をもらっていました。ジルがじつは人工知能だとは知らずに。 ジルは学生からの全質問に答えていたわけではありませんが、答えるときは97％の確信度で答えていました。ここでいう｢確信度｣とは、｢正確度｣とはちょっと違います。ジルを開発したAshok Goel教授は、彼女の回答が必ずしも毎回完ぺきではないので、確信度が97％以上のときだけ回答するように動かしていたんです。彼女は今年3月末から4月末にかけての約1カ月間、コンピュータサイエン
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
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