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スタートアップ企業のエクサウィザーズは、NVIDIA Jetsonプラットフォームを搭載した小型なエッジAIカメラ「ミルキューブ」を開発・提供している。観光施設や教育施設などで導入が進んでいるという。 顔認証、動線解析、ポーズ認識をはじめとした独自のアルゴリズムを組み合わせることにより、「三密」のモニタリング、店舗での顧客の行動解析、物流分野での動線解析、介護施設の見守りなど、さまざまなシーンでの活用が期待できる。NVIDIAが自社ブログで発表した。 なお、エクサウィザーズはNVIDIAのInceptionパートナーになっている。 「三密」の可視化 施設内の混雑率を計測して「三密」の可視化を行う。介護施設では、入所者の日常の様子をモニタリングして健康管理をサポートする。また、保育園では子どもの行動や表情を検知して自動で撮影することもできる。これまでカメラは映像を記録することから始まり、自動
What do self-driving cars, face recognition, web search, industrial robots, missile guidance, and tumor detection have in common? They are all complex real world problems being solved with applications of intelligence (AI). This course will provide a broad understanding of the basic techniques for building intelligent computer systems and an understanding of how AI is applied to problems. You will
Machine Learning is the basis for the most exciting careers in data analysis today. You’ll learn the models and methods and apply them to real world situations ranging from identifying trending news topics, to building recommendation engines, ranking sports teams and plotting the path of movie zombies. Major perspectives covered include: probabilistic versus non-probabilistic modeling supervised v
Playwright が昨年1年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン
1 はじめに CX事業本部の平内(SIN)です。 Amazon SageMaker JumpStart(以下、JumpStart)は、TensorFlow Hub や PyTorch Hub に公開されているモデルをGUIで簡単にデプロイして利用できます。 以下は、PyTorch HubのResNet50でファイチューニングしてみた例です。 今回は、上記と同じ要領でResNet18から学習したモデルをSageMaker Neo(以下、Neo)でJetson Nano用に最適化して使用してみました。 前回、同じモデルをPyTorch上で使用した際の処理時間が、0.04sec 〜 0.07sec程度だったのに対し、今回は、0.02secとなっているので、倍以上の速度が出ていることになります。 2 コンパイル JumpStartのファインチューニングで作成されたモデルは、PyTorchのモデルそ
はじめに 最近では、機械学習関連Gemが多く開発され、Rubyでも機械学習できるようになってきました。代表的なものを、ざっくりとまとめてみました。 まとめ情報 いきなりですが、この記事は私の偏見で選んだものですので、他のまとめ情報も紹介します。もっとも大きなのがAndrei Beliankou (arbox) さんのまとめリポジトリです。色んなものが紹介されています。 Railsエンジニアにとっては、SearchkickやStrong Migrationsで有名な、Andrew Kane (ankane) さんも、機械学習関連のGemを多く作成しています。C/C++のAPIが提供されている、他言語の機械学習ライブラリを、FFI/Fiddle/Riceでラップして、Rubyで使えるようにしています。ankaneさん自身が書かれた、それらGemのまとめ記事があります。 ベクトル・行列・線形代数
こんにちは、Microsoft MVP(Azure / Business Applications)の松本典子です。 最近は、自分で撮影した動画を「YouTube」などのサービスに公開する人が増えています。そんなとき「動画に字幕を付けたい」という場面もあると思いますが、動画を見ながら文字を書き起こすのは、かなり大変な作業ではないでしょうか? そこで今回は、Azureの「Video Indexer」というAIサービスを利用し、OneDriveの特定のフォルダに動画を追加すると、動画にクローズドキャプション(字幕)を付けるための「.vtt」形式(WebVTT:Web Video Text Tracksフォーマット)のテキストファイルを自動で書き出す仕組みを、ノーコードで作成する方法をご紹介します。 本稿の最後に少し利用例を紹介しますが、動画ファイルと共にこの.vttファイルを用意することで、た
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