cakes（ケイクス）cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日
今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべにっき ♨
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
人工知能の研究開発を後押し 自民が新組織発足 | NHKニュース
人工知能が注目を集めるなか、自民党は人工知能の活用を進めることで経済成長につなげようと、研究や開発を後押しするための支援策などを検討する総裁直属の組織を発足させました。 自民党は人工知能の活用を進めることで経済成長につなげようと、研究や開発を後押しするため、総裁直属の組織「人工知能未来社会経済戦略本部」を発足させました。 戦略本部は２９日に初会合を開き、車の自動運転やロボットの開発などの研究に対する支援策や、研究を支援するための政府の体制整備などを検討することにしています。そして、来月下旬にも提言をまとめ、６月をめどに政府が取りまとめる新たな成長戦略に盛り込むよう求めるほか、夏の参議院選挙の公約にも反映させることにしています。
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
囲碁AI「AlphaGo」、世界ランク4位に
米Googleの人工知能（AI）部門DeepMindが開発する「AlphaGo」（アルファ碁）が世界ランキングで4位となった。 5万3000局以上の対局結果を元に、世界1719人の棋士のレーティングを公表しているWebサイト「Go Ratings」で「Google AlphaGo」が4位にランクインした。対局相手の李世ドル九段はすぐ下の5位に付けている。 現在世界ランク1位は「AlphaGo、お前は李世ドルに勝っても俺には勝てない」と挑発的に宣言した中国の18歳のプロ棋士、柯潔九段。日本の最高位は井山裕太九段の3位だ。 関連記事 AlphaGo、4勝1敗で勝ち越し 最終局も李氏に勝利 囲碁AI「AlphaGo」と李世ドル九段の第5局が行われ、AlphaGoが勝利した。 「歴史に残る一手」「セドルも人間じゃない」――“人類代表”、囲碁AIに勝利 プロ棋士はどう見る 勧告のプロ棋士・李世ドル九
AlphaGoが李氏に一敗、「この敗北データはAIの学習のために非常に貴重」と開発者
同氏は第4局を振り返り、李氏が78手で“ファンタスティックな一手”を打ったため、AlphaGoが79手目でミスを犯したが、それに気付いたのは87手目だったと語った。同氏と共に記者会見に臨んだ開発者は、「AlphaGoを鍛えるために、優秀な対戦相手が必要だったので、この敗北には非常に意味がある。今回のゲームを詳細に分析することで、AlphaGoをさらに改善できる」と語った。 韓国のプロ棋士、宋泰坤（Song Tae Gon）九段は「李氏はAlphaGoの動きをより良く把握したので、第5局はさらに接戦になるだろう。プロ棋士たちは、AlphaGoの勝負を見て、これまで悪手とみなしてきたものを見なおそうとしている。AlphaGoは囲碁の既成概念を打ち破る手助けをしてくれた」と語った。 第5局は15日の午後1時にスタートする。ライブストリーミングはYouTubeのほか、囲碁プレミアムでは日本語解説付
「AlphaGo」に三連敗の李世ドル氏「残り2局も見届けてほしい」
この会見にはGoogle創業者でAlphabetの社長を務めるサーゲイ・ブリン氏も参加し、「囲碁は非常に美しいゲームで、人生について多くのことを教えてくれる。本当に優れた棋士の対戦は美しい。われわれがこの美をコンピュータに教え込むことができてとても興奮している。そして、素晴らしい棋士である李氏と、優秀なDeepMindのチームとともにこの場にいられて光栄だ」と語った。 DeepMind創業者で天才チェスプレーヤーとしても知られるデミス・ハサビス氏は「正直なところ、驚いて言葉もない。AlphaGoは1秒に数万手を考えられるが、李氏がAlphaGoを限界にまで追い詰められるのは素晴らしい。われわれがここに来たのはAlphaGoの可能性をみるために李氏に挑戦するのが目的だった。同氏の稀有な才能と創造的能力のおかげで目的が達成できた」と語った。 残りの対局は13日午後1時からと15日の午後1時から
囲碁チャンピオンを打ち破ったGoogleの人工知能「AlphaGo」を作った天才デミス・ハサビスが人工知能を語る
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
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人工知能作品に「著作権」 音楽や小説など 政府知財本部方針 法整備を検討 - 日本経済新聞
cakes（ケイクス）
長文日記
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女子高生AI「りんな」はガチの「おそ松さん」腐女子だった!?
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