[B! 機械学習] myrmecoleonのブックマーク

株式会社ドワンゴを退職しました

社内で使っていたアイコン2015年に新卒で入社し、4年3ヶ月勤めた株式会社ドワンゴを2019年6月30日をもって退職しました。確かにドワンゴの社員でしたが、感覚的には、ずっと居た Dwango Media Villeage という組織を卒業した気分です。もともと2019年末には退職するつもりだったのですが、抱えているタスクがちょうどタイミング良く片付き、環境も色々と変化してしまったため、予定を早めこのタイミングでの退職となりました。退職後も秘密保持契約は有効なので詳細は書けませんが、公開できる範囲でやってきたことを振り返ってみます。退職エントリって何のためにあるんだろうと思ってましたが、書き終えてみると、自分がやってきたことに区切りをつけるという意味で良いものだとわかりました。まず、在職期間を通して、時間があるときは何かニコニコサービス内で利用するレコメンダーやその運用システムを開発

myrmecoleon 2019/07/01

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美少女声への変換と合成

Introduction今までは主に可愛い女の子の画像(or 動画)を生成することに取り組んできましたが、画面上に映せるようになったらやはり可愛い声で話して欲しいものです。そこで今回は、別の人の声が与えられた時に美少女声へと変換するための声質変換と、テキストが与えられた時に美少女声を生成するText-to-Speech(TTS)を行なった試行結果について述べようと思います。 Voice ConversionIntroduction声質変換のデータには2種類あります。それが、パラレルデータとノンパラレルデータです。以下にそれぞれの特徴を述べていきます。パラレルデータを用いた声質変換同じセリフを発する2種類の声を学習データとして用います。発話内容が同じのため、言語特徴を気にせず音響特徴量の変換を行うことが可能です。しかし、話速の違い等によって言葉を発するタイミングがずれてしまうのでDyna

myrmecoleon 2019/05/16

バ美肉も機械学習の時代

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NNが心理学と生理学から離れていった瞬間：Back propagationに関するNature論文(1986)の意義を考える - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

(Fig. 1 from Rumelhart, Hinton & Williams, Nature, 1986) これはちょっとした小ネタです。僕自身はニューラルネットワーク (Neural Network, NN)の学術的専門家でもなければ況してやNNの研究史家でもないので、たかだか僕自身がかつて脳の研究者だった頃に把握していた事由に基づいて、極めていい加減な私見を書いているに過ぎないことを予めお断りしておきます。よって、この辺の事情に詳しい方いらっしゃいましたら、後学のためにも是非ご遠慮なくツッコミを入れて下さると有難いですm(_ _)m 先日のことですが、@tmaeharaさんがこんなことを呟いておられました。オリジナル論文 https://t.co/kXfu8jIat3 これです．本当にただチェインルールで微分して勾配法しているだけにしか見えない……．— ™ (@tmaehara

myrmecoleon 2018/10/23

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キズナアイとねこますの声を入れ替える機械学習をした - Qiita

最近バーチャルユーチュ－バーが人気ですよね。自分もこの流れに乗って何か作りたいと思い、開発をしました。モーションキャプチャー等を使って見た目を変えるのはかなり普及しているっぽいので、自分は声を変えられるようにしようと開発しました。やったことキズナアイさんとねこますさんの、それぞれの声を入れ替えられるようにしました。これによって、ねこますさんのしゃべった内容を、キズナアイさんの声でしゃべらせることができます。(逆も) 機械学習手法の一つであるCycleGANを用いて、変換するためのネットワークを学習しました。パラレルデータ(話者Aと話者Bが、同時に同じ内容を話した音声)が必要ありません。YouTubeから拾った音声でも変換ができます。当然ですが、一度学習すれば、利用時には何度でも繰り返し利用できます。期待できる効果見た目だけでなく、声まで美少女になれます。やったね。他にも

myrmecoleon 2018/05/16

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機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。データ探索まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを

myrmecoleon 2017/11/09

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液タブ&人気ギフト券が当たる！イラスト募集キャンペーン～あなたのイラストが未来のクリエイティブ環境を変える～ | いちあっぷ

本キャンペーンは終了しました。たくさんのご応募ありがとうございました。 ■概要今回の企画は、早稲田大学とCLIP STUDIO PAINTで有名なセルシスによる、グラフィックス分野のAI研究（機械学習、ディープラーニング）発展を目的としたキャンペーンです。ご応募いただいたイラストは、AIによってラフスケッチを線画に自動変換する技術をはじめとした、機械学習研究に活用させていただき、それ以外の目的には一切使用いたしません。また、ご応募いただいた画像データが、外部に公開されることはございません。ぜひとも皆さまのご協力とご応募をお待ちしております！詳細はこちら。ご協力いただいた方の中から、抽選で1名様に『13.3 フルHD液晶ペンタブレット「Cintiq 13HD DTK-1301/K0」』をプレゼント。さらに、本キャンペーンサイトをハッシュタグ「#液タブ当たる機械学習キャンペーン」付

myrmecoleon 2016/11/07

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pixiv小説で機械学習したらどうなるのっと【学習済みモデルデータ配布あり】 - pixiv inside [archive]

こんばんは。プログラマーのhakatashiです。2ヶ月ぶりですね。普段はpixivコミックやpixivノベルの開発を手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 pixiv×機械学習「機械学習」「深層学習」といった単語がプログラマーの間でも広く囁かれるようになって既に幾年月経とうとしています。ここpixivの開発陣においても、人口に膾炙する機械学習の輝かしい成果に関する話題は尽きることがなく、常に最新のトピックに目を光らせています。そんな取り組みの一環として、今回は弊社が運営するpixivの小説機能の投稿データで機械学習を行ってみたので、簡単に紹介したいと思います。 ※この記事における「pixiv 小説」とは「pixivの小説投稿機能およびそれによってpixivに投稿された小説」を指し、「pixivノベル」とは異なります。 word2vecとは自然言語処理における機械学習