PyCon JP 2019 発表資料「PythonとAutoML」 データ分析の活用の幅の広がりに伴い、AutoMLの重要性が増してきました。本セッションでは、AutoMLの基礎事項から研究のトレンド、注目すべきPythonのOSSライブラリの紹介を行ないます。Read less
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この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか? データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習(ML)によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
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