画像データをキーワード検索で効率的に収集する方法（Python「icrawler」のBing検索）：AI・機械学習のデータセット辞典 Bingキーワード検索による画像データの収集を、Pythonライブラリのicrawlerを使って簡単に行う方法を紹介する。たった3行のコードで非常にシンプル。 連載目次 機械学習などで画像データを使いたい場合に、既存のオープンデータセットを活用できれば手軽に済む。しかし既存のものが存在しない場合には自分でデータセットを作る必要があるだろう。画像を集める際に活用したいのがWeb検索エンジンではないだろうか。 実際にGoogleなどで画像検索を行って1つずつ手動で収集することも不可能ではないが、できればプログラムを使ってある程度は自動化したい。そのようなニーズにマッチするPythonライブラリ「icrawler」があるので、本稿ではその使い方を紹介する。 icr

AIの設計そのものを自動化する時代の到来 2020.10.28 Updated by Ryo Shimizu on October 28, 2020, 06:20 am JST 誤解を恐れずに言えば、ニューラルネットワークのプログラミングは、とても簡単です。 実は以前、知人の会社がAIを理解するために会社で代数幾何学の勉強会を始めたと言ったとき、それは極めてナンセンスだと指摘したことがあります。 なぜなら、ニューラルネットワークを設計するのに代数幾何学の知識などいらないからです。 たしかにニューラルネットワークを数学的に表現しようとすれば、代数幾何学を使う場合があります。ところが、それは本当にごくごく一部に過ぎません。本筋は代数幾何学で表現することではなく、「どう使うか」という別のところにあるのです。人工知能をやろうとする時にはまず代数幾何学を勉強しよう、というのは、まったく木を見て森を見

AWS Machine Learning Blog Optimizing costs for machine learning with Amazon SageMaker Applications based on machine learning (ML) can provide tremendous business value. Using ML, we can solve some of the most complex engineering problems that previously were infeasible. One of the advantages of running ML on the AWS Cloud is that you can continually optimize your workloads and reduce your costs. I

多様な目的でデータ分析が可能なプラットフォーム「Splunk」。CodeZineを運営する翔泳社では、10月28日（水）にSplunkで機械学習を用いたデータ分析を可能にする「MLTK（Machine Learning Toolkit）」の使い方を解説した『Splunkユーザーのためのデータ分析実践バイブル』を発売しました。 効率的にデータ分析を行ううえで、機械学習はもはや欠かせない手段となりました。データ分析プラットフォームのSplunkでは実現したい目的に合わせてデータの収集から検索、分析、可視化までひととおりのことが可能ですが、MLTK（Machine Learning Toolkit）を利用することで機械学習を組み込み、より実用的なインサイトを得ることができるようになります。 そのために必要な基礎知識やデータ分析の方法を解説した本が、10月28日（水）発売の『Splunkユーザーの

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

Microsoftは機械学習（ML）をより容易に利用できるようにする手段を模索し続けている。同社は2018年に、カスタム化された深層学習（DL）モデルの構築や訓練、配備、製品化のためのプラットフォームを手がけるサンフランシスコの新興企業Lobeを買収しており、米国時間10月26日にそのテクノロジーを活用した「Lobe」アプリ（パブリックプレビュー版）の提供を開始した。 「Lobe」アプリはMLモデルを訓練するためのものであり、データ科学の知識がない人でもアプリに画像をインポートし、ラベルを付け、MLデータセットを作り出せるようになっている。アプリは無料で、「Windows」向けと「Mac」向けが用意されている。 Microsoftによると「Lobeは、適切なMLアーキテクチャーを自動的に選択し、セットアップや構成を一切必要とせずに訓練を開始する」という。また、リアルタイムで結果を可視化する

画像はニュースリリースより 米マイクロソフトは現地時間10月22日、米IBMや米NVIDIAなど11の企業や組織の協力を得て、人工知能（AI）における機械学習システムに対する攻撃を検出、対応、修復できるオープンソースのフレームワーク「Adversarial ML Threat Matrix」をリリースしたことを発表した。 マイクロソフトによると、過去4年間、商用の機械学習システムに対する攻撃が顕著に増加しているという。しかし、同社が28の企業を対象に実施した調査では、そのうち25社が機械システムに対するセキュリティツールを持っていないと回答したとする。 このような状況を受けて、マイクロソフトはアメリカの非営利団体「MITRE」と共同で「Adversarial ML Threat Matrix」を作成した。 同オープンソースは、主な対象者がセキュリティアナリスト。実際の機械学習システムに対す

スタンフォード大学の研究チームは、直感的で高速なロボットアームの制御技術を開発した。従来、多関節のロボットアームを制御するのはむつかしく、時間もかかる。 研究チームによるアプローチでは、ジョイスティックでの操作を単純化。2つのAIアルゴリズムを統合して、正確で高速な制御を実現した。 2軸の操作で複雑な制御を従来、6～7関節のロボットアームを操作するには、人間がジョイスティックのモードを切り替える必要がある。研究チームの開発した技術ではこうした切り替えを省いたもの。ユーザーは上下/左右の2軸のみのコマンドで操作可能だ。 まず1つ目のAIアルゴリズムが、ロボットアームを状況に応じたアクションに導く。研究チームは、特定のコンテキストでロボットアームの操作をトレーニング。これを2軸表現に圧縮した。例えばアルゴリズムは、つかむ対象がドアノブなのかコップなのかといった判断をしてくれるようだ。 アルゴリ

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：藤田晋、東証一部上場：証券コード4751）は、AIを活用し広告クリエイティブを制作する「極予測AI」の効果予測技術と、株式会社CyberHuman ProductionsのデジタルヒューマンCG制作技術を用いて、企業やブランド毎のターゲティングに適した人物モデルをオリジナル生成し、さらにAIで「広告効果の出せるAIモデル」へと育成していく「極予測AI人間(キワミヨソクエーアイニンゲン)」を11月より提供いたします。 新型コロナウイルス感染拡大の影響により、広告・プロモーションに必要な素材の撮影や人物モデルを起用した撮影が短縮・中止されるなど、撮影の時間や場所など多くの制約が続いています。特に人物モデルの撮影は難易度が高く、企業のイメージやターゲットに合ったモデルの選定、スケジュール調整に撮影スタジオの環境整備、撮影に伴う移動

Adversarial Images Deep Learning Keras and TensorFlow Tutorials by Adrian Rosebrock on October 19, 2020 In this tutorial, you will learn how to break deep learning models using image-based adversarial attacks. We will implement our adversarial attacks using the Keras and TensorFlow deep learning libraries. Imagine it’s twenty years from now. Nearly all cars and trucks on the road have been replace

概要 Pythonを利用した機械学習の環境構築に有用なAnacondaというソフトがあります。このソフトはリポジトリに含まれるバイナリが高速（環境によっては2倍以上）、インタプリタの切り替え、パッケージ管理が楽などの利点を持っています。 このソフトについて2020年4月30日に発表があり、リポジトリ商用利用時の費用の条件が変更され、環境によっては有償となっていましたので内容をまとめます。 正確な情報は公式サイト（利用規約、2020年4月30日の発表）参照 Miniconda + conda forge の運用であれば公式リポジトリに関する商用利用規約変更の影響は受けないようです（公式記事ではなくRedditでのAnaconda CEO によるコメント）。 conda-forge が既定の miniforge というパッケージが作成中のようです（安定性等は不明）。 記載間違いなどご指摘いただ

人事評価に人工知能（AI）を使う動きが急速に広がってきた。新型コロナウイルスで在宅勤務が増え、成果の公正な評価が難しくなっていることが背景にある。さらに仕事を明確に定義する「ジョブ型雇用」はAI評価と相性が良く、この点でも普及が見込める。それでも「AIに評価を決められるのは不満だ」との声もあり、各社は運用に工夫をこらす。「曖昧な目標設定が、そもそも評価に適さない」「日本企業の抽象的で曖昧な目

※この投稿は米国時間 2020 年 10 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習モデルは、多数の難しいタスクを遂行するために使用されるようになりました。大きな可能性を秘める ML モデルですが、その使用方法、構成、制限に関して疑問も寄せられています。そうした疑問に対する回答を文書化することで状況が明確になり、共通の理解を得ることができます。これらの目標を達成するために、Google はモデルカードを導入しました。 モデルカードの目的は、機械学習モデルの全体像を簡潔に提供することです。まず、モデルカードはそのモデルの機能、意図するユーザー層、その管理者について説明します。また、アーキテクチャや使用されているトレーニング データなど、モデルの構成に関する情報も提供します。さらに、生のパフォーマンス指標だけでなく、モデルの制限とリスク緩和の機会

画像はUnsplashより 日々、目まぐるしく進化、発展を遂げるAI（人工知能）業界。さまざまな企業が新しいサービスを開始したり、実験に取り組んだりしている。 そこで本稿ではLedge.aiで取り上げた、これだけは知っておくべき、10月のAIに関するニュースをお届けする。AIの活用事例はもちろん、新たな実証実験にまつわる話など、本稿を読んでおけばAIの動向が見えてくるはずだ。 AI研究の松尾豊さん「優秀な人ほどパラレルにやれ」高専生に期待 日本ディープラーニング協会（JDLA）は9月18日、「第1回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020（DCON2020）」の一環として、東京大学大学院工学系研究科 教授で、同協会の理事長も務める松尾豊さんによる、最優秀賞受賞の東京工業高等専門学校（東京高専）への表敬訪問を実施した。 DCON2020は、高専生が日頃培った「ものづくりの技術」と

Microsoft WordやMarkdownで文書ファイルを作成し、それをHTMLファイルやPDFファイルに変換したい時、形式ごとにいちいち変換ソフトを用意するのは面倒です。無料のオープンソースソフトウェア「Pandoc」を使うと、ありとあらゆる形式の文書ファイルを他形式の文書ファイルに変換することができます。 Pandoc - About pandoc https://pandoc.org/ GitHub - jgm/pandoc: Universal markup converter https://github.com/jgm/pandoc Pandocは2006年にリリースされた非常に長い歴史を持つ文書変換ツールで、2020年現在でも活発な開発が行われています。変換できる文書ファイル形式の多様さから研究者やエンジニアに広く支持されており、記事作成時点でPandocが対応している文

富士キメラ総研は、AIビジネスの国内市場を調査した「2020 人工知能ビジネス総調査」の結果を発表した。AIビジネス国内市場の2020年度見込みは1兆1084億円で、2025年度には1兆9357億円に達すると予測している。 富士キメラ総研は2020年10月12日、AI（人工知能）ビジネスの国内市場を調査した「2020 人工知能ビジネス総調査」の結果を発表した。 同調査では、AIビジネスをカテゴリー別や業種別に分析し、AIの活用が進むソリューション市場、エッジAIコンピューティング市場についてもまとめている。なお、AIビジネスには、AI分析サービス、AI環境を構築するためのコンサルティング、システムインテグレーション、AI関連のアプリケーション、プラットフォームなどが含まれる。 AIビジネスについては、2020年度は、新型コロナウイルス感染症の影響によるプロジェクト遅延や新規案件の延期などが