機械学習入門：動かして学ぶ、機械学習のキソ AutoML AutoSklearn編 - Qiita
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※本ハンズオンの内容は事前に下記セットアップが完了していることを前提にしていますのでご参加いただける方々は必ず下記ガイドの手順を実行ください。 ※本記事の内容は以下の動画でも説明しておりますのでよろしければご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに 前回のハンズオンでは、分類問題と回帰問題を通して、機械学習の基本的なワークフローと、そのワークフローに沿ったコード運びを学びました。ワークフローの各ステップでは必要に応じて様々な処理を実行することが理解できたかと思います。 データの前処理のフェーズでは欠損値の補完、カテゴリ変数の変換、相関関係の強い説明変
Kaggle コンペ Feedback Prize - English Language Learning でチーム参加15位金メダル取得で、Kaggle Master へ - A Day in the Life
Kaggle のコンペティション、Feedback Prize - English Language Learningが終わり、約2650チーム中15位で金メダル取得となった。これで合計金メダル2つ、銀メダル1つを取得し、Kaggle Competitions Master の条件を満たし、コンペを始めた当初目指していた Master の称号を年内にとることができた。自分一人ではこの結果にはならなかったと思うので、チームメンバーの@masakiaota氏、@olivineryo氏に感謝だ。 Public LBではコンペ終了時に8位/2700チームの成績で金メダル圏内だったが、Public LB がLB全体の26%のデータでのスコア。スコア表示も小数点以下第二位まででLBのスコア表示がざっくりとしており、かつ我々のCVではかなり悪いスコアがPublic LB上ではやたら上位になったりとCV・
AWS、AIや機械学習環境の信頼性向上を図るサービスを発表
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Amazon Web Services（AWS）は、年次イベント「re:Invent 2022」を米国時間11月28日～12月2日に米国ラスベガスで開催している。会期3日目の11月30日の基調講演には、データおよび機械学習担当バイスプレジデントのSwami Sivasubramanian氏が登壇し、人工知能（AI）や機械学習環境の使い勝手や可用性、セキュリティを高める新サービスを発表した。 ここ数年企業や組織では、AIや機械学習の技術を用いて膨大なデータから事業や業務の改善、革新などにつながることが期待される洞察（気づき）を得ようとする取り組みが拡大している。講演でSivasubramanian氏は、「気づきを得るというのは瞬間の出来事
写真内の不要な顔だけ“実在しない顔”に置き替えるAI プライバシー保護に活用 Intelなどが開発
知人や他人が写り込んだ写真を知人や他人に許可なくSNSに投稿すると、インターネット上で誰でもアクセスできる。そのため、画像認識系の機械学習モデルのデータセットの一部として訓練に用いられ、悪用される可能性がある。 そこでこの研究では、共有したくない写り込んだ顔だけを偽の顔に置き換える深層学習モデル「MFMC」を提案する。ここでいう偽の顔とは、頭部姿勢や表情、光の反射具合はそのままに、年代や性別も維持した状態で、画像認識モデルに特定されない別人の顔を意味する。 モデルは、ArcFaceを用いて512の特徴量を持つ顔を抽出し、InsightFaceを利用して性別と年齢に基づく分類を行い、潜在空間における方向性に利用する。ディープフェイク生成にはSimSwapライブラリを用いる。 実際のデータセットについては、多様な環境をカバーするFacial Descriptors Datasetのpartyサ
アパレル業界がざわつく！ 本物みたいな「AIモデル」ができること
従来のモデル撮影は、モデル、カメラマン、アシスタント、スタイリスト、ヘアメイクなど多くの人手が必要になり、コストや時間がかかってしまう。加えて、既存モデルでは独自の世界観を表現しづらい点も悩みといえる。 同サービスを手掛けるAI model（AIモデル）社の谷口大季CEOは、「アパレルにおけるモデル撮影の負荷を軽減し、新たな価値を創出したい」と創業の目的を語る。AIモデルが広がれば、アパレル業界はどのように変化するのか。 関連記事 「サクマ式ドロップス」製造元が廃業に追い込まれた、これだけの理由 「サクマ式ドロップス」を製造する佐久間製菓が2023年1月に廃業する。廃業の理由として、同社は「コロナ」と「原材料高騰」の2つを挙げているが、本当にそうなのか。筆者は違った見方をしていて……。 「マルチ商法の優等生」アムウェイは、なぜこのタイミングで“お灸”を据えられたのか 日本アムウェイ合同会社
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