3,960円（本体 3,600円＋税10%） 品種名書籍 発売日2020/12/21 ページ数384 サイズB5変形判 著者 吉崎亮介　著/祖父江誠人　著 ISBN 9784295010623 機械学習の登場により、画像の分析／異常検知／テキストの解析など、飛躍的に高精度なデータの分析が可能となりました。 本書は、機械学習の手法の中でもディープラーニングに注目し、その実現の方法をまとめていきます。基礎知識のまとめから、Python言語とフレームワークPyTorchを使ったプログラミング、クラウドによる環境構築までを一気通貫に解説しています。 理論から実行基盤構築までのさまざまな要素を紹介し、業務にも応用可能な本格的システムを作るための知識が身につく一冊です。 目次を見る

DataHax株式会社（東京都渋谷区）はAI（機械学習）を利用したナンバープレート認識システムの"MoterCode"β版のリリースを決定しました。 ■ 概要 AI（機械学習）を用いて動画や画像からナンバープレートの認識をし、文字読み取り、テキスト化するシステム"AutoCode"のβ版をリリースしました。複数の企業によるβ版の利用を通して、更に認識精度の向上するため開発しています。（現在、利用企業の募集をしており、希望される場合は下記メールアドレス、またはホームページからご連絡ください。） ■ 背景 既にナンバープレートの認識システムは多く販売されていますが、認識精度を高めるためにカメラの選定やカメラの位置、照明の位置などハードウェア側にて精緻な設計が必要となります。その結果、導入コストが高額になるケースがあります。また、ナンバープレートに使われる文字（地名やアルファベットなど）が継続的

by Princess Lodges 近年では人々の顔を認識・識別するAIの精度が向上しており、スマートフォンなどのロック解除や法執行機関による監視など至るところに用いられています。AIによる顔認識は人間だけの専売特許ではないようで、野生のクマやウシの顔を認識するAIが登場していると海外メディアのCNNが報じています。 Automated facial recognition for wildlife that lack unique markings: A deep learning approach for brown bears - Clapham - - Ecology and Evolution - Wiley Online Library https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ece3.6840 Face recognition

ブルベースの諫山です。 先日、機械学習の勉強会を職種・役職関係なく、非エンジニアも含め20名以上で開催しました。会社として今後、機械学習に力を入れていくに際し、共通言語を持つ必要性を感じたため、開催に至りました。 その研修ではAzureMLを使って簡単な回帰モデルの作成ができることをゴールとして課題設定したため、営業メンバーでも問題なく課題をこなすことができました。AzureMLでなければ、営業メンバーはきっと課題を完成させることはできなかったでしょう。今回はAzureMLが初学者の学習プラットフォームとしては最適である理由などをお伝えしたいと思います。 AzureMLを選んだ理由 エンジニアのみであれば、Pythonでコードを書くことも出来たでしょう。しかし、今回は営業メンバーも含まれているため、コードを書かせることは出来ません。一方、AzureMLはドラッグ＆ドロップで機械学習のステッ

「将来、医療費が高額になる患者」を予測　東京大学医学部附属病院の研究グループが機械学習予測モデルを構築：予防的な医療介入が必要

会津大学（福島県会津若松市）は11月25日、画像認識AIを活用してクマを撃退する「野生動物検出システム」を利用し、実際にツキノワグマを追い払う様子の撮影に成功したと発表した。同学の公式サイトで動画を公開している。 野生動物検出システムは、同学の齋藤寛上級准教授らを中心としたグループが開発。カメラやサイレンなどを搭載した機器をツキノワグマが出没しそうな場所に設置し、周辺の動く物体を自動で撮影。画像認識AIがツキノワグマかどうか判別する。 ツキノワグマだった場合、強い光とサイレンを発して追い払い、事前に登録されたメールアドレスに出没情報を送信する。公開された動画では、ツキノワグマが音と光に驚いて逃げていく姿を確認できる。 ロボティクス事業などを手掛けるベンチャー企業のFabo（福島県会津若松市）と11月から実証実験を行っていたところ、24日に初めてクマを追い払う様子を撮影できたという。今後は検

LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発　新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に 従来の特化型言語モデルとは異なる、汎用型言語モデルを実現予定。 処理インフラには世界でも有数の、700ペタフロップス以上の高性能スーパーコンピュータを活用 LINE株式会社（所在地：東京都新宿区、代表取締役社長：出澤剛）はNAVERと共同で、世界でも初めての、日本語に特化した超巨大言語モデル開発と、その処理に必要なインフラ構築についての取り組みを発表いたします。 超巨大言語モデル（膨大なデータから生成された汎用言語モデル）は、AIによる、より自然な言語処理・言語表現を可能にするものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、世界でも初めての試みとなります。 従来の言語モデルは、各ユースケース（Q&A、対話、等）に対して、自然言語処理エンジニアが個

書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く

Welcome, folks, to Week in Review (WiR), TechCrunch’s regular newsletter that recaps the week that was in tech. This edition’s a tad bittersweet for me — it’ll be my last (for a wh While the venture world is abuzz over generative AI, Dayna Grayson, a longtime venture capitalist who five years ago co-founded her own firm, Construct Capital, has been focused on comparatively borin

AIに負けるな──イーロン・マスク「Neuralink」の狙いは「人類の能力の拡張」　脳を読み取る「ブレイン・マシン・インタフェース」開発の今（1/4 ページ） 最近、脳科学とITを組み合わせた技術のニュースを聞くことが増えてきた。考えただけで機械を動かしたり、年齢とともに落ちていく記憶力などを脳に刺激を与えてトレーニングして若い頃の能力を取り戻したりする、SF小説のようなサービスが既に実現間近まで来ているのだ。これらの脳科学を活用したサービスは「ブレインテック」もしくは「ニューロテック」と呼ばれている。ブレインテックのサービス応用範囲は幅広い。 例えば、文字を打ち込む時を考えてみよう。英語の場合、キーボードでの入力速度は平均して1分間に65～75単語といわれる（タイピングテストサイトLiveChat調べ）。しかし、自分の思考を伝える方法としては直接発声した方が早いことは一般的に知られてい

今回の目的 前回は畳み込みニューラルネットワークを使用したGAN、いわゆるDCGANを作り、MNISTの手書き数字っぽい画像を自動生成してみました。今回は、その学習時にフォーカスを当てて、実際にはどんなふうに学習が進んでいるのかを見てみることにしました。 といっても今回行ってみるのは、前回に紹介したDCGANの論文や、難しい数式をベースに話をするのではなく、識別器（ディスクリミネーター）からの出力がどんな値になっているかを主な話題とするつもりです。 そこで、識別器と生成器の役割について、ここで一度振り返っておきましょう。 DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）の「Adversarial」は「敵対的」という意味でした。このことからも分かる通り、識別器と生成器は相反する目的を持っています。識別器が訓練データと偽データとを