センター試験XMLデータ - ロボットは東大に入れるか。Todai Robot Project
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで開発した大学入試センター試験1990年度～2017年度の電子化問題データを公開します。 このデータは、本プロジェクトにおいて、川添愛氏を中心としてXMLによる構造化仕様を策定し、アノテーションを実施したものです。 元データの著作権者である独立行政法人大学入試センターのご厚意により、人工知能などに関する研究のための資源として一般に公開します。 試験問題データ 開発用データ（development data） [1993年以降4年ごとに2017年度までのセンター試験 本試験および追試験] 開発テスト用データ（development test data） [1991年以降4年ごとに2015年度までのセンター試験 本試験および追試験] 最終テスト用データ（final test data） [1990年度以降2年ごとに2016年度までのセンター試験 本試験お
クリーニング屋の副社長は元DJ!? 独学で作ったAIで「無人店舗」を目指す
クリーニング屋の副社長は元DJ!? 独学で作ったAIで「無人店舗」を目指す：ディープラーニングで洗濯物の種類を識別（1/3 ページ） 人口減少や家庭用洗濯機の高性能化に伴い、市場規模が縮小する傾向にあるクリーニング業界。スタッフを確保するのも困難になる中、機械学習による画像解析を使った“省人化”に挑戦するクリーニング店が福岡県にあるという。 コンビニエンスストアの2倍近くの数があるといわれる「クリーニング店」。皆さんの家の周りにもあると思うが、実はクリーニング業界はここ20年以上、縮小し続けている。その要因は、人口減少や家庭用洗濯機の高性能化、ファッションのカジュアル化など、構造的なものが多くを占めており、今後、需要が拡大する可能性は限りなく低いといわれている。 クリーニング店は個人経営が多く、売上が減少する中でスタッフを集めるのも難しくなってきている。そんな厳しい状況を打開するため、機械
東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表
東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表 2017-11-17 東京大学 篠田・牧野研究室の研究者らは、機械学習を用いて0.5秒後の運動をリアルタイム推定する体動予測システム「Computational Foresight」を提案した論文を発表しました。 Computational Foresight: Forecasting Human Body Motion in Real-time for Reducing Delays in Interactive System 本稿では、Kinectを用いて人間の動きを測定し、ニューラルネットワークを用いて、リアルタイムに0.5秒後の人間の動きを推定し出力するシステムを提案します。 提案システムは、人体の動きをリアルタイムに推定するため
Google、プログラミング不要で“機械学習”試せるサイト公開
サイトは、Googleが8月にリリースした、ブラウザ上で機械学習の訓練と推論を実行できるJavaScriptのライブラリ「deeplearn.js」を用いて作られた。サイトのソースコードはGitHub上に公開している。 Google Creative Labのデザイナーであるバロン・ウェブスターさんは、ブログで「機械学習について興味がある人々が、もっと簡単に機械学習を試せるようにしたかった」とコメントしている。 関連記事 Google、人間のように線画を描く人工知能「sketch-rnn」を養成中 Googleがお絵かきゲーム「Quick, Draw!」にユーザーが手描き入力した膨大なデータを学習材料に訓練した人工知能「sketch-rnn」は、ネコやブタの線画を人間のように描く。 Google、手描きの絵を機械学習でプロの絵に置き換える「AutoDraw」公開 AutoDrawは、タッチ
三日坊主を卒業できる「Google カレンダー」新機能--“人の生き方”を機械学習が改善する
Googleは、Google Appsのカレンダーアプリに新機能「ゴール」を追加した。これは、達成したい目標をあらかじめ設定すると、カレンダーが算出したベストであろう時間に自動で予定を入れる機能だ。 例えばランニングを達成目標に設定すると、カレンダー側で自動的にランニングのスケジュールを設定する。もし、その日にランニングをしなかった場合は、予定のリマインダーにある「延期」ボタンを押すことで、予定を実行できそうな時間帯を探し出して自動的にリスケジューリングする。 また、複数人のカレンダーから共通で空いた時間を見つけ出してくれる「時間を探す」機能も登場した。面倒な会議のスケジューリングなどで効果を発揮してくれそうだ。 これらの新機能はすべて「Make Time」と呼ばれるテーマにもとづいて開発されており、Googleが推し進めている機械学習も取り入れられている。2つの機能は連携しており、時間を
岩波データサイエンス
岩波データサイエンス サポートページ 各巻に対応する内容は，上のバーの３本線「三」をクリックして左に表示されるメニューからご覧ください （トップページの内容が空白の場合も，メニューで下位の階層をクリックして頂くと内容が表示される場合があります） 新グーグル・サイトに移行しました．自動変換のため，見難くなっている部分，表示されない部分がありますが，ご容赦ください シリーズ「岩波データサイエンス」では、統計科学や機械学習など、データを扱うさまざまな分野について、多様な視点からの情報を提供することをめざします。まったくの初歩からやや高度な話までのいろいろな手法の解説、実務に役立つソフトの使い方、さらには各領域のサイエンスや応用に踏み込んだ内容まで、多彩な記事を掲載します。 装丁には蛯名優子さんの作品を使わせて頂いています。蛯名さんのホームページはこちらです。 【公式ツイッターアカウント】ツイッタ
リクルート、人工知能研究所として新生「Recruit Institute of Technology」が誕生。～世界的権威をアドバイザーに招聘し、グローバル規模のAI研究を開始～ | リクルートホールディングス
株式会社リクルートホールディングス（本社：東京都千代田区 代表取締役社長 兼 CEO：峰岸真澄、以下「リクルート」）は、「Recruit Institute of Technology」（以下、RIT）を人工知能（AI）の研究所として再編し、AI分野の世界的権威を新たにアドバイザーとして迎え、リクルートグループ各社と連携したグローバル規模のAI研究を開始したことをお知らせいたします。 １．新生RIT誕生の背景 リクルートは、「2020年に総合人材サービス領域でグローバルNo.1、2030年に人材領域・販売促進支援領域でグローバルNo.1」という中長期な戦略ビジョンの実現に向け、破壊的技術（Disruptive Technology）としてのAI研究に着目し、2015年4月1日より、AI分野の研究所として新生RITをスタートさせました。これに際して、AI分野の世界的権威を新たにアドバイザーと
SPSSで簡単テキストマイニング - あんちべ！
SPSSで簡単テキストマイニング View more presentations from SPSSはPythonと連携することが出来ます。SPSSは大変多機能ですが、業務で実際扱うデータは一筋縄にはいきません。様々な前処理が必要です。SPSSに落とし込めるよう、データの整備やクリーニングをPythonで簡単にやってしまいましょう。今回はテキストをSVMにかけるための下準備をPythonで行います。形態素解析にはMeCab-野良ビルドを用います。まずは頻度カウントしてみます #coding:utf-8 import sys import MeCab #MeCabを呼んで使えるようにする tagger = MeCab.Tagger("-Owakati") #分かち書きをする指定 read_file = sys.argv[1] #コマンドラインから読み込むデータファイルを指定する all_te
機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
プログラマのための文書推薦入門 (社内勉強会の発表資料) - y_uti のブログ
勤務先の社内勉強会で、機械学習を用いた文書推薦*1に関する基本的なことがらについて説明しました。その資料を公開します。 プログラマのための文書推薦入門 from y-uti 数学やコンピュータサイエンスを専門的に学んでいないエンジニアでも理解しやすいように、できるだけ数式を使わずに説明したつもりです。厳密性にはこだわっていないので、専門家からはあちこちツッコミを受ける内容かもしれません。 プログラマ向けということで、実際にコンピュータ上で動作を確認できるように、Wikipedia のデータを対象にして類似文書検索を行うスクリプトを作成しました。GitHub に置いてあります。 y-uti/document-recommendation · GitHub *1:推薦というより情報検索、類似文書検索という方が適切だったかもしれません。
Rで一行でディープラーニング - 盆栽日記
ディープラーニング、Rで deeplearning(y~., data) とかいう感じで一行で書けたらなあと思ったことありませんか、私は常々思っていました。 だが実装するのはめんどい。 というころで探したらありました。 まあRで実装されているわけではなく、h2oというオープンソースの機械学習のソフトウェアを立ち上げてRからそこに計算を投げる感じです。 H2Oをダウンロードして立ち上げた上で以下のような感じで書けます。 deeplearningってそのままなのが潔くて良いですね。 library(h2o) localH2O = h2o.init(ip = "localhost", port = 54321, startH2O = TRUE) # データの読み込み（今回はiris） irisPath = system.file("extdata", "iris.csv", package =
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
実装ディープラーニング
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
第30回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 30th)−機械学習活用・マーケティング 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 30th 参加者セキココ：第30回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [
一般向けのDeep Learning
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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