AI Co-Pilot for Test Suite Intelligence and OptimizationShorter test runs, smarter test triaging, test health insights, and test failure analysis. Remove friction from the dev-test loop to iterate & ship faster. Quality a focus? Working with nightly, integration or UI tests? Our AI can help.
Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定な
Launchableからこんにちは - 川口耕介のブログ
2020年は僕にとって転機の年になります。というのも、今月末でJenkinsプロジェクトからは一歩退き、CloudBeesでは顧問に退き、そして新しい会社Launchableを始めるからです。 思えばJenkinsは色々な人のおかげで言い出しっぺの僕の予想を遥かに超えた大掛かりなプロジェクトに成長しました。本当に子供の成長を見るような思いです。だから、いつからか、僕としては後をどうやって引き継ぐかを考えるようになりました。今日、コミュニティとCloudBeesのおかげで、新しいボードメンバー達であったりJenkins Xであったり、コミュニティに新しいリーダーが育っています。なので、安心して彼らに今後を託す事が出来ます。実際の所、2019年中から徐々にプロジェクトから手を引き始めて色々な事を色々な人に任せてきたので、この発表で何かが突然大きく変わるということはありません。引き続きJenki
顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
グーグルがエッジでAIを利用するためのワンボードコンピュータを発表
Googleは「Raspberry Pi」にスケールアップした形で対抗する150ドルのワンボードコンピュータ「Coral Dev Board」を発表した。この製品には、ネットワークのエッジで利用することを前提とて開発された、低電力消費デバイス向けの機械学習アクセラレータ「Edge TPU」が搭載されている。 このEdge TPUと名付けられた小さなASICが発表されたのは2018年7月のことで、その狙いは、センサーを備えたデバイスで「TensorFlow Lite」フレームワークを利用した機械学習モデルを実行できる、低コストなチップを提供することだ。 Dev Boardは、ベースボードと、取り外し可能なシステムオンモジュール（SOM）である「Edge TPU Module」から構成されている。また、このEdge TPUは、USBスティックのような形をした、CoralブランドのUSBアクセラ
人工衛星が撮影の画像 誰でも無料で利用可能に | NHKニュース
日本の人工衛星が観測した地上の画像などの膨大なデータが、誰でも無料で利用できるようになりました。農業やマーケティングといったビジネス利用だけでなく、小学生でも自由に使うことができるということです。 「テルース」と名付けられた今回のサービスは、経済産業省がＩＴ企業に委託して開発を進め、21日から運用が始まりました。 専用のサイトにアクセスすると、人工衛星が撮影した地上の画像やレーダーで捉えた地形といった膨大なデータを、原則として誰でも無料で利用できます。 これまで、ＪＡＸＡ＝宇宙航空研究開発機構などの人工衛星のデータの民間利用をめぐっては、高度な技術が必要なうえ、大きなコストもかかることが大きな妨げとなっていました。 これに対して、今回のサービスはサイトに解析ソフトが組み込まれ、データの分析や加工ができるほか、気温や雨量などの人工衛星以外のデータと組み合わせることも可能です。 農地の画像から
A3RT
Named Entity API Named Entity APIは、固有表現抽出を行うプロダクトです。 Conditional Random Fields(CRF)とRecurrent Neural Network(Bidirectional LSTM)の技術を組み合せて応用することで、辞書ベースではなく固有名詞・数値などの品詞を識別する機能を提供します。 Text Summarization API Text Summarization APIは、文章要約を行うAPIです。 このモデルでは、入力された文章の意味を読み取り、意味が遠い文章を自動で判断・抽出し、要約結果として出力することができます。 Image Generate API Image Generate APIは、Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
結局、機械学習と統計学は何が違うのか？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を
GoogleのMachine Learning Crash Courseをやってみた - たけぞう瀕死ブログ
少し前にGoogleが社内教育用のコンテンツとして使用しているというMachine Learning Crash Courseが公開されていました。PredictionIOのコミッタをやっていながら機械学習はほぼ素人というのもどうかと思っていたこともあり、社内で毎日1時間ずつこの講座を進めてみることにしました。 developers.google.com 15時間で終わるということになっていますが、英語の動画やテキストの理解に時間がかかってしまい、最終的には40時間くらいかかってしまったものの、なんとか完走することができました。機械学習やディープラーニングの基礎について25のレッスンがあり、それぞれのレッスンは以下のコンテンツから構成されています。 動画による概要の解説 より詳細な内容を説明したテキスト ブラウザ上でビジュアルな実験が可能なプレイグラウンド ノートブックを使用したプログラミ
Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
はてなにおける機械学習の取り組みについて - Hatena Developer Blog
こんにちは、アプリケーションエンジニアのid:syou6162です。2018年になってしまいましたが、2017年のはてなにおける機械学習の取り組みについて振り返ってみたいと思います。 機械学習サブ会とは リソース/ツール整備 定例会 プロジェクトの近況を共有、より専門的な困り事を相談 技術共有/雑談 論文読み会/専門書の輪講会 社内で機械学習ハッカソンの開催 おわりに 機械学習サブ会とは はてなではより専門的な内容に関するエンジニアの小集団として、サブ会という制度が昨年から開始されています。昨年までは個人的に機械学習勉強会をランチタイムに運営していましたが、社内で正式にサブ会として認定されたことにより、業務時間内に活動しやすくなりました。このエントリではサブ会発足からの約八ヶ月の活動を振り返りってみたいと思います。 簡単に背景について説明しておきます。はてなは現在のところ、研究開発専門の部
人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる : 新規事業のつくり方
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事：AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
Introduce Machine Learning into UI Tests
This document discusses using machine learning to help automate UI tests. It describes collecting input forms from the internet and labeling them to train a machine learning model. The model can then infer the topic of new input forms based on attributes like IDs and classes. This allows the model to automatically fill in test forms, handling most of the implementation details of UI tests. A proto
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング
※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ
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