PFIオープンセミナー2012「多様化する情報を支える技術」 2012年9月21日（金）実施 ≪概要≫ビッグデータ分析の対象は、人が生み出すデータから、機械が自動的に生み出すデータへとシフトしつつある。そうなると、データが生まれるスループットは桁違いに大きくなり、また、データの種類は多様性を極めるようになる。データ処理アーキテクチャも、データ処理手法も、大きく進化する必要がある。増え行くデータの量・多様性に対して、技術者としてどう取り組むべきか、実例を交えながら概説する。

こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 2016年6月6日~9日に開催された第30回人工知能学会全国大会に行ってきました。私は画像系及び深層学習に興味があるので、特に画像系と深層学習系セッションを見て回りました。 そこで主に自分が見たセッションを元に、今年の人工知能学会の画像に関わる深層学習の発表をまとめてみました。 私が見た・読んだ範囲で、「各分野にCNNを適用した研究」「画像系深層学習の理論的な研究」「画像ではないが気になった深層学習の研究 」に分けて紹介します。 自分で実際に見た発表については、おすすめ度をつけています。個人の主観によるものですので、弊社の見解とは関係がありません。 ではどうぞ。 各分野にCNNを適用した研究 ここでは、画像系で大きな成果を上げているCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を、各分野の画像解析に適用してみた研究を紹介します。 画像

(06/13 19:25 追記：バイオ系を追加しました) (06/23 : 画像系を追加しました) (09/30 : RNNのまとめを追加しました) 最近、github上でarxivの面白い論文（主にdeep learning系）をまとめている人が多いので、 自分の知っている有用なリンクをまとめておきます。 自然言語処理、強化学習とカテゴリごとにまとめてくれる人が居て有り難いですね。 自然言語処理系 NLPの論文 github.com NLPの論文（感想も載せているので有り難い） github.com 画像系 github.com 強化学習系 GitHub - junhyukoh/deep-reinforcement-learning-papers: A list of recent papers regarding deep reinforcement learning github.c

日本マイクロソフトは都内で開いた開発者向けイベント「de:code 2016」で、同社が独自に開発する“女子高生AI”「りんな」の自然言語処理アルゴリズムの詳細を語った。りんなのアルゴリズムのキモは「ランク付け」だという。自然な“女子高生らしさ”を生み出している秘密とは？ りんなは2015年7月にLINEアカウントとして登場し、同年12月にはTwitterアカウントも開設。「マジで？！やば！」など“日本の女子高生”をイメージした受け答えができるのが特徴で、現在LINEとTwitterを合わせて340万人以上のユーザーと会話しているという。 Microsoftが開発しているAIとして「Cortana」がよく引き合いに出されるが、Cortanaのコンセプトが「Productivity」（生産性向上）であるのに対し、りんなのコンセプトは「Emotional」（感情的）。例えば、「明日晴れるかなぁ

(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど

ディープラーニングはどのようにして生まれたのか?　低予算で自主的な研究グループによって育まれた世界最先端のAI技術 自動運転車やディープラーニングなど、第3次AIブームが世界的に勢いを増している。これら人工知能はどう実現され、そして世に出てきたのか? 今回のコラムではその開発から商用化へと至る経緯を詳しく紹介したい。 その理由は今後、日本でもディープラーニングのように画期的なAI技術を官民あげて自主開発しようとする動きが起きる公算が高く、その際の参考材料として欲しいからだ。 学際的な研究グループの結成 現在、日本でもブームを巻き起こしている「ディープラーニング」あるいは「ディープ・ニューラルネット」などと呼ばれる先端技術は、伝統的なAI（人工知能）である「ニューラルネット」の最新モデルだ。 1950年代に米国で研究開発が始まったニューラルネットは、「人間の脳の仕組みを（極めて単純化した形で

最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ

ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ

情報系の国際学会の多くでは、研究発表に加えてチュートリアル・セッションが設けられています。チュートリアルではホットなテーマの基礎から応用までが扱われ、要点を絞ってわかりやすく解説されており、初心者の入門には最適です。 学会に参加してチュートリアルを受けなくても、多くの場合はその内容を知ることができます。その概要は必ず会議のプログラムに掲載されますし、発表者がスライドを Web にアップロードすることも多く、発表の様子がビデオ配信されることもあります。 オンラインに情報があることは多いとはいえ、それらは基本的には分散しています。会議のウェブサイトにはチュートリアル一覧が載っています。しかし、そこから発表者によるチュートリアルサイトにリンクが貼られていることは少なく、スライドの情報もないことが多い。これは非常に不便です。c というわけで、2013年の情報系主要国際会議で行われたチュートリアルの