Deepでポン！Deep Learningによるホモグラフィ推定技術の調査（コード有り） - ABEJA Tech Blog
はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers [3] 対応関係の計算 Learning to Find Good Correspondences [4] Neural-Guided RANSAC: Learning Where to Sample Model Hypotheses [5] 画像マッチングベースの方法 Deep Image Homography Estimation [7] C
推薦システムにおけるニューラルネットワークの活用について読んだ論文をゆるくまとめる - Re:ゼロから始めるML生活
ここ数ヶ月くらい、推薦システムにおけるNNの活用というテーマで論文をちょこちょこ読んでいました。 推薦システムにNNを適用・応用するという守備範囲も広いテーマではありますが、せっかく良い機会なので自分用にまとめてみたいと思います。 理解が曖昧なところもあり、マサカリが飛んできそうな気配がプンプンしますが、がんばって書いてみたいと思います。マサカリコワイ... 前提知識 協調フィルタリング Matrix Factorization Factorization Machine ニューラルネットワークの推薦システムへの応用の傾向 Feature EngineeringとしてのNN Wide & deep DeepFM DCN AutoInt DCN V2 系列データとして取り扱うNN prod2vec AttRec BERT4Rec Transformers4Rec 参考文献 読んだ論文をまとめ
平均的な人間の能力を超えた―、常識や知識を獲得した大規模言語モデルが開く新ビジネス領域 | Coral Capital
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ Coral Capitalのポッドキャストでは、かなりAIに編集作業を頼っています。英語でインタビューしていることから、日本語では未実現の最新技術を使ったサービスに触れる機会があるのですが、ここ1、2年は、その進化には目を見張るものがあります。 収録した音声を文字（テキスト）に変換する「文字起こし」の精度が上がった結果、もはや人間に依頼する意味はなくなりましたし、音声編集についても画期的な機能が登場しています。それは音声から文字起こしされたテキストを編集することで、それに対応する元の音声データも同時に編集可能である、という機
NVIDIAの新チップ「H100」、AIによる人間理解の加速を目指す
NVIDIAは2022年中に、新たな人工知能（AI）アクセラレーターの販売を開始する。AIコンピューティング革命を主導する立場を確かなものにする取り組みの一環だ。 この「H100」は、「Hopper」アーキテクチャー採用のプロセッサーで、NVIDIAの最高経営責任者（CEO）Jensen Huang氏が3月に発表した。AI開発者が研究を加速させ、特に人間の言語の理解や、自動運転車のルート設定といった複雑な課題に対して、より高度なAIモデルを構築できるように設計されている。同製品は、第3四半期に出荷が開始される見込みだ。 H100は、800億個ものトランジスターを搭載し、サイズは814平方ミリメートルと、現在のチップ製造設備で物理的に可能な大きさのほぼ上限に等しい。 H100は、AMDの「MI250X」やGoogleの「TPU v4」、Intelの次期「Ponte Vecchio」のような、
Clearview AIの顔認識データベース、米企業への販売を中止
顔認識システムを手がけるClearview AIは、米国のほとんどの民間企業や個人に対する顔認識データベースの販売を取りやめる。これは、イリノイ州の連邦裁判所で米国時間5月9日に届け出があった、米国自由人権協会（ACLU）との和解案の一環だ。 Clearview AIは、インターネットと人気ソーシャルメディアサイトを巡回し、同意を得ずに人物の画像を収集することで、200億件を超えるという顔画像で構成されるデータベースを構築しているとして、批判を浴びてきた。同社のソフトウェアは、米国の警察や、米連邦捜査局（FBI）、米国土安全保障省などの政府機関に利用されてきた。 ACLUは2020年、イリノイ州の生体情報プライバシー法（BIPA）に違反しているとしてClearview AIを提訴した。この法律は、生体情報の収集を規制する数少ない州法の1つだ。 The New York Timesによると、
“実践的AI教材”経産省が提供 「AIコンサル真鍋、斜陽の基板メーカーを立て直す」ストーリーも
経済産業省は5月9日、実際の企業のAI実装を疑似経験学習できるAI教材「AI Quest データ付き教材」を、企業や教育機関向けに提供すると発表した。不良カ所の自動検出や工数予測など、企業のAI活用でニーズの高い工程をテーマにした教材から、実践的に学べるのが特徴だ。 プログラミングやAIによるモデル構築にとどまらず、実際の企業のAI実装を疑似経験学習できるのが特徴。昨年度も提供していた教材に加え、AI導入テーマの選定、プロジェクトマネジメント、システム実装について学べる補助教材を新たに作成し、合計11テーマの教材を提供する。 公開されたサンプル教材は、「AIコンサルタントの真鍋」が、「ABC基板」の不良カ所検出をAI化するストーリー。ABC基板は、1988年設立で従業員100人、社長の宇都宮忠雄が株式の50％を保有しており、売上高・営業利益率ともに低下傾向……など細かく設定されている。 現
AI技術と自動化機能を搭載した、日本発のCT装置を発売
GEヘルスケア・ジャパンは2022年4月18日、AI（人工知能）技術と自動化機能を搭載したCT装置「Revolution Ascend（レボリューションアセンド）」を発売した。企画から開発まで日本チームが主導しており、国内ユーザーの声を多く取り入れている。 Revolution Ascendでは、これまでのCT検査で課題とされていた検査工程を見直し、AI技術や自動化機能をそれぞれの工程に活用している。患者ごとに異なる体格や内容に適した検査を実施可能になるため、これまで操作者に委ねられていた作業工程を標準化できる。また、患者や医療従事者の負担軽減も期待できる。 画像再構成処理技術として、AIプラットフォーム「Edison」で開発したディープラーニング画像再構成アルゴリズム「TrueFidelity」を搭載し、低被ばくと高画質を両立した。特に頭部、腹部などの密度分解能が重要とされる領域での読影
スモールデータ解析と機械学習 | Ohmsha
第1章 スモールデータとは 1.1 ビッグデータからスモールデータへ 1.2 スモールデータ解析の特徴 1.3 本書の構成 第2章 相関関係と主成分分析 2.1 データの前処理 2.2 共分散と相関関係 2.3 相関関係≠因果関係 2.4 多変数間の相関関係 2.5 主成分分析（PCA）とは 2.6 データの特徴 2.7 第1主成分の導出 2.8 第r主成分の導出 2.9 PCAの数値例 2.10 主成分数の決定 2.11 PCAの行列表現 2.12 PCAと特異値分解 第3章 回帰分析と最小二乗法 3.1 回帰分析とは 3.2 最小二乗法 3.3 回帰係数と相関係数 3.4 最小二乗法の幾何学的意味 3.5 ガウス-マルコフの定理 3.6 最尤法と最小二乗法 3.7 多重共線性の問題 3.8 サンプル数が入力変数の数よりも少ない場合 3.9 擬似逆行列を用いる方法 3.10 主成分回帰（
6月新刊情報『動かして学ぶAI・機械学習の基礎』
『動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ』 Laurence Moroney 著、菊池 彰 訳 2022年6月3日発売予定 384ページ（予定） ISBN978-4-87311-980-9 定価3,960円（税込） 人工知能研究の第一人者であるAndrew Ngとともに、TensorFlowの開発と普及に尽力し、Coursera教材を共同で作成したり、人気の高い講座をいくつも担当するなど、機械学習の教育に長年携わってきた著者による、とてもわかりやすい実践的な入門書です。AIや機械学習の初学者がゼロから学んでいけるように、コードをステップバイステップで解説し、Google Colabで実際に動かしながら理解を深める実践的なアプローチを取っています。Web、モバイル、クラウド、組み込み向けの豊富な具体例を通
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