大企業にオンライン面接サービスを提供する新興企業が、人工知能(AI)で「面接官を面接」できる機能を実装する。ZENKIGEN(ゼンキゲン、東京・千代田)は発話量や表情など300項目から就活生が面接官に抱く印象を分析し、改善を促す。不適切な態度や意図せぬ「圧迫面接」をなくして、優秀な人材確保につなげてもらう。ビデオ通話を使ったオンライン面接は新型コロナウイルス禍で一気に普及した。ゼンキゲンのサー
原著:ペドロ・ドミンゴス 翻訳:神嶌 敏弘 イラスト:六七質 出版社:講談社 発行日:2021-04-21 ISBN:978-4062192231 本書は,ペドロ・ドミンゴス著『The Master Algorithm』の翻訳書で,近年の人工知能技術の進展を支える機械学習についての解説書です.機械学習とは,作業手順を明示的に指示しなくても,それをデータから学ぶ能力を計算機に与える技術です.この機械学習について,計算機科学や統計学の高度な知識を前提とせずに,その内側に踏み込んで仕組みを明らかにし,この技術の可能性と課題を論じています. 出版社ホームページ 版元ドットコム Googleブックス ネット書店:Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 電子書籍:Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 Apple 読書ログ: 読書メーター(電子版) ブクログ(電子版) 図書
アメリカ国防高等研究計画局(DARPA)が開発している戦闘機F-16を制御するAIシステムが進化し、僚機と2機で連携する機能が追加されました。 Collaborative Air Combat Autonomy Program Makes Strides https://www.darpa.mil/news-events/2021-03-18a AI-Controlled F-16s Are Now Working As A Team In DARPA's Virtual Dogfights https://www.thedrive.com/the-war-zone/39899/darpa-now-has-ai-controlled-f-16s-working-as-a-team-in-virtual-dogfights DARPA to test AI-controlled jets i
ー目次ー 第一講: 活性化関数 (PDF全編) Step関数 ReLU関数 Softmax関数 Sigmoid関数 Tanh関数 第二講: 条件付き対数尤度と平均二乗誤差(PDF全編) 最小二乗法,平均二乗誤差 最尤法,条件付き確率,条件付き尤度,最尤推定量 条件付き対数尤度,対数 最尤法(GT版 主に対数) 最尤法(GT版 主に微分) 最尤法(母集団) 最尤法(母平均と母分散) 最尤法(最小二乗法との関係) 第三講: 確率分布(PDF全編) Bernoulli 分布 Gauss分布 正規分布(GT版) 二項分布1(GT版) 二項分布2(GT版) 二項分布3(GT版) 第四講: 損失関数 ~E資格元ネタ(Deep Learning” (2016) の6.2.1 節)の数式を予習 (PDF全編) 機械学習における損失関数とは?,カルバック・ライブラー情報量と交差エントロピー,損失関数としての
はじめに 筆者はかつてデータサイエンティストだった者です。 統計や機械学習をバリバリ使いこなしてデータを分析し、将来の売り上げ予測や要因分析、施策の効果検証などをすることに憧れてこの世界に入りましたが、そうした時間は全体の1割ほどに過ぎず、残り9割の時間の戦いに疲れて戦場を後にしました。 なぜデータサイエンティストは戦わなければならないのだろう。 おそらく一因としてあるのが、データサイエンティストという言葉がバズワード化しすぎてしまったせいで、その定義の輪郭が失われてしまったことだと思います。 整理された定義は、言わずと知れた尾崎隆さんのデータサイエンティスト・機械学習エンジニア・データアーキテクトの定義とスキル要件(2021年版)に記載されています。 しかし、専門家でも意見が別れる定義を素人がはっきりと分かるはずもなく、過度な期待が寄せられることで討死してしまうデータサイエンティストが少
R&D チームの徳田(@dakuton)です。 最近は画像とテキストの狭間にいます。 今回記事のまとめ 簡単にまとめると以下のとおりです。 いくつかの超解像(高解像度化)モデルがOpenCV extra modules(opencv_contrib)インストール + コード数行記述で導入可能 超解像に限らず、文字が一定サイズ以上になるような前処理 -> OCR解析 を実施すると、OCR精度改善につながることがある 超解像による見た目の滑らかさに比例して、OCR精度改善につながるわけではない 低計算コストな画像拡大から超解像に変更する恩恵は発生しにくい テスト条件を変えた場合、違った結果になる可能性あり(用いるOCRエンジン、画像の劣化条件、OpenCV未提供の後発モデル利用など) 実験内容 利用するOCRエンジンの実行条件は変えずに、前処理部分のみ変更した場合のOCR精度・速度変化を調べま
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 南カリフォルニア大学、USC Institute for Creative Technologies、Pinscreenによる米研究チームが開発した「Monocular Real-Time Volumetric Performance Capture」は、衣服を着た動く人物の3次元モデルをリアルタイムに生成する深層学習ベースのフレームワークだ。 単眼のRGBカメラで一方向から撮影した映像から、見えない背面などを含む全身の演技をリアルタイムでキャプチャーする。隠れた部分のテクスチャも推定するため、質感を持った衣服を着た人間の、多様なポーズを生成できる。
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
神奈川県茅ヶ崎市は3月24日、同市出身の歌手・加山雄三さんの声を音声合成AIで再現し、市役所や市立病院での館内放送に活用する取り組みを4月5日に始めると明らかにした。地域活性に向けた施策の一環という。 放送は役所や病院に加え、市内のスーパーなど計12カ所で行う。エイベックス傘下のコエステ(東京都港区)が提供する音声合成AIを活用。加山雄三さんの声を学習したAIで「ご来館ありがとうございます」「ごゆっくりお買い物ください」などの音声を作成した。 地元の商店会や商工会のアイデアで生まれた施策という。茅ケ崎市は「市内の施設などからの要望があれば、規模の拡大も検討する」としている。 関連記事 ケンドーコバヤシの声をAIで再現、法令集をオーディオブックに ドワンゴが配信 ドワンゴが、音声合成AIを活用してケンドーコバヤシさんの声を再現し、法令集を読み上げさせたオーディオブックの配信を開始。オーディオ
富士通は3月22日、AIを活用したオンライン試験監督システムの実証研究を行ったと発表した。コロナ禍で資格試験のオンライン化が注目を集める中、受験者の姿やPCの画面を記録することで、替え玉受験やカンニングなどの不正行為を防止する。 実証研究は2月5日から3月5日にかけて慶應義塾大学医学部と実施。研究で活用した米Proctorioのシステムでは、試験開始前に身分証と受験者本人の写真を撮影後、Webカメラで受験者を常時記録。受験者のPCデスクトップ画面や音も記録する。 受験者が画面以外の方向を向く、手元のスマートフォンなどを使う、受験者以外の人物の顔が映った場合にはAIが自動検知し記録。結果を受験者ごとにレポート形式にまとめ、不審行為があった時間帯は不正の疑惑レベルに応じて赤色や黄色でアラート表示する。試験後、試験監督はアラート表示部分の画像や音声、PCデスクトップ画面の記録を確認することで、実
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 スイス・チューリッヒ工科大学の研究チームが開発した「Controlling Style and Semantics in Weakly-Supervised Image Generation」は、ユーザーが手描きで大雑把に指定したマスク(画像処理ソフトなどで使われる領域指定)とテキスト記述や属性から、もっともらしいリアルな絵を生成する深層学習フレームワークだ。 手描きマスクからリアルな絵を生成する従来の技術には大規模なラベル付きデータが必要で、複雑な形状やオブジェクトから構成される絵の合成はできなかった。オブジェクトを削除すると不自然な部分が残ってしまう問題もあった。 今回の手法では、オブ
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 仏Ubisoftと米コンコーディア大学による研究チームが開発した「Learned Motion Matching」は、ゲーム内キャラクターアニメーションのための深層学習モデルだ。自然なキャラクターアニメーション生成の計算コストを大幅に削減できるという。 従来のモーションキャプチャーデータから場面に適したキャラクターの歩行や走行を行う手法「モーションマッチング」は、柔軟性や前処理時間の短さ、視覚的な品質などで人気が高い。しかし、処理するための負荷や計算コストも大きいのが難点の、ある意味“力技”だ。 今回は、モーションマッチングの良さを維持しつつ、深層学習によってメモリ使用量の削減を目指す。モ
資格試験「E資格」の数式を読めるようになる 中学生から分かるAI数学講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会のAI(人工知能)資格試験「E資格」に出てくる数式を読めるように、中学校や高校の数学を予習する講座。例えば、「tanh関数」(ハイパボリックタンジェント)や「Sigmoid関数」といった活性化関数、尤度(ゆうど)、確率分布、損失関数などについて学べる。 関連記事 無料で受講できる「無線LANのセキュリティ入門」 総務省が開講 総務省は、オンライン講座「これだけは知っておきたい無線LANセキュリティ対策」を開講する。無線LANのセキュリティ対策に関する周知啓発が目的で、全11回に分けて無線LANを利用する際のリスクや、適切なセキュリティ対策の方法を動画で解説する。 無料で受講できる「統計オープンデータのデータ分析入門」 総務省が開講 総務省は、データサイエンスに関するオンライン講
ダートマス大学は2021年3月1日(米国時間)、コンピュータサイエンス学科の研究チームが、新しいデータ保護システム「WE-FORGE」を設計したと発表した。このシステムは、AIを用いて偽の文書を大量に自動生成することで、医薬品設計や軍事技術のような知的財産を保護する。 「このシステムが生成する偽の文書は、元の文書と非常に似ており、本物らしく見えるが、実は元の文書と異なる不正確なものだ」と、研究チームを率いた同大学のサイバーセキュリティ、技術、社会ディスティングイッシュトプロフェッサーのV.S.スブラマニアン氏は語る。 ハニーファイルとはどこが違うのか サイバーセキュリティの専門家はこれまで、サイバー攻撃者をだましておびき寄せるために、「ハニーファイル」と呼ばれるおとりのファイルを作成して利用してきた。WE-FORGEは自然言語処理を用いて、もっともらしいが不正確な偽の文書を大量に自動生成す
任天堂がNintendo Switch向けに昨年9月に発売した『スーパーマリオ 3Dコレクション』について、フランスに所在する子会社Nintendo European Research & Development(NERD)が、その開発に貢献していたことを明らかにしている。 『スーパーマリオ 3Dコレクション』は、NINTENDO 64向けに1996年に発売された『スーパーマリオ64』、ニンテンドー ゲームキューブにて2002年に発売された『スーパーマリオサンシャイン』、そしてWii向けに2007年に発売された『スーパーマリオギャラクシー』の3作品をセットにして、Nintendo Switchに移植した作品だ。オリジナル版からは、解像度の向上や16:9画面への対応、またJoy-Con操作への最適化などがおこなわれている。 NERDは、ビデオコーデックを手がけるMobiclipを前身とし、2
Home Home Installation Tutorials Extensions Docker Contributing Guide Documentation Benchmarks About AutoKeras: An AutoML system based on Keras. It is developed by DATA Lab at Texas A&M University. The goal of AutoKeras is to make machine learning accessible to everyone. Learning resources A short example. import autokeras as ak clf = ak.ImageClassifier() clf.fit(x_train, y_train) results = clf.pr
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