おはようございます、イイノです。 ディープラーニング技術を用いた画像認識や文字認識の話題って、毎日のように出てきますよね。いろいろな分野での応用が期待されていますし、既に実用化された事例も多い。 実例を調べていると、予想もしなかった分野・用途で使われていて、驚くことがあります。 この記事ではディープラーニングを数学の文字認識に応用した例を紹介してみます。 世界初の数学用文字認識ツール？？ mathpixは「数式をスマホで撮影すると答えを返してくれる」というアプリ。それだけ聞くとシンプルに思える仕様なんですが、他にも多くの機能があり 撮影した数式のグラフ解き方関連する微分値や積分値、極限値なども撮影しただけで同時に出力されちゃう。という、たまらない人にはたまらないアプリなんです。数学が苦手な人だけでなく、数式をよく使うって人にも嬉しい機能が詰まっていると言えそう。特に「微分値や積分値、極限値

こんにちは、らこです。先日から話題になってるJavaScriptの形態素解析器kuromoji.jsを使って、確率自由文脈文法で構文解析してみました。(注意:アルゴリズムの解説記事 ではない です) 結論 kuromoji.js遊びまくれるのでみんな使おう kuromoji.d.ts書いた 私は型大好き人間なのでTypeScript使ってkuromoji.js使いました。型定義ファイルは自分が使う部分だけエイヤっと自作しました(laco0416/kuromoji.d.ts)。 あと、プロジェクトに↑の自作型定義ファイルを読み込むのにdtsm使いました。tsd使ってたのが馬鹿らしくなるくらい便利です。作者のvvakameさんによるわかりやすい紹介はこちら 確率自由文脈文法とは ちゃんと説明すると長くなりますしうまく説明できる自信もないので、ばっさりカットします。 雰囲気つかむにはここらへんを

PythonでWebアプリを開発する手順がわからない… 実際、Pythonを使うとどんなWebアプリが作れるの？ PythonでWebアプリを開発できるとは知っているものの、具体的な手順がわからない方は多くいますよね。また、実際にどんなWebアプリが作れるのかイメージが湧かない方もいるはず。 そこで、今回はPythonを使ったWebアプリの開発手順を、開発例やPythonを活用するメリットも交えて紹介します。また、Webアプリ開発におすすめのWebサーバーやPythonのフレームワークも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

私は1年前から Django*1 で業務アプリを開発しています。今になって1年前を思い返せば、業務パッケージのスクラッチからの新規開発に Django を採用すると決めたときには不安がたくさんありました。社内には PHP での開発実績しかなく、Python で開発することそのものへの不安もありました。私の心の拠り所は 開発のプロが教える標準Django完全解説—Webアプリケーションフレームワーク と Google グループ のみでした。 結果論で言うと Django を採用したのは成功でした。MVT フレームワークによってユーザ要件に対する柔軟な開発*2を行うことができました。簡潔なモデル、デコレータを活用した再利用性の高いビュー、癖はあるけれどメンテナンス性の高いテンプレートなど、Django ならではの、引いては Python の簡潔なカラクリをうまく利用した仕掛けに多々驚かされまし

今回の記事はコラムとなりますので気楽に読んでください。興味がなければ飛ばしてもらってもかまいません。 今までPythonプログラミングについて解説してきましたが、実際にどのようなものを作れるかということまでは理解できなかったかもしれません。ちょうど「ネジの締め方」や「釘の打ち方」といったものを学んでも「家をどのように作ればいいか」ということは想像できないのと同じで、細かいプログラムの文法などについて学んでも、実際にどうアプリケーションやサービスを作ればいいかということはわからないと思います。 そこで今回はPythonという話題を一旦忘れて、私が作ったソフトウェアの内部を説明することで、どのようにしてアプリケーションやサービスを開発するかについてお話ししていきます。最初に趣味で作ったちょっと派手なサービスについて話して、次に地味だけれども業務に利用されているアプリケーションについて取り扱いま

TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーここ見てインストールして

こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 2016年6月6日~9日に開催された第30回人工知能学会全国大会に行ってきました。私は画像系及び深層学習に興味があるので、特に画像系と深層学習系セッションを見て回りました。 そこで主に自分が見たセッションを元に、今年の人工知能学会の画像に関わる深層学習の発表をまとめてみました。 私が見た・読んだ範囲で、「各分野にCNNを適用した研究」「画像系深層学習の理論的な研究」「画像ではないが気になった深層学習の研究 」に分けて紹介します。 自分で実際に見た発表については、おすすめ度をつけています。個人の主観によるものですので、弊社の見解とは関係がありません。 ではどうぞ。 各分野にCNNを適用した研究 ここでは、画像系で大きな成果を上げているCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を、各分野の画像解析に適用してみた研究を紹介します。 画像

こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの

「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ