プログラミングせずAIをDIY! Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは?:遊んで学べる「Experiments with Google」(第19回)(1/3 ページ) 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能(AI)や拡張現実(AR)といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 プログラミングできなくてもAIを作れる「Teachable
ユーザーローカルは1月8日、入力された文章を「エンタメニュース」「趣味の話」といったカテゴリーに自動で分類する「ユーザーローカル テキスト自動分類AI」の無償提供を始めた。AIが文章を分析し、テーマや書き手の感情を推定する。 AIは、入力された文章を「仕事」「恋愛」など13のカテゴリーに振り分ける「ニュースカテゴリー分類」と、「肯定的」「否定的」といった感情に分類する「感情カテゴリー分類」の2パターンに対応。 ユーザーがExcelで作ったカテゴリー分け済みの文章の表を、教師データとしてアップロードすれば、オリジナルのAIを作成できる機能も搭載している。 具体的な用途としては、企業に届いた問い合わせメールの振り分けや、アンケート結果の分類、作品へのレビューやコメントの感情ごとの分類などを想定。今後は作成したオリジナルのAIを外部システムに組み込むためのAPIを提供する予定。 関連記事 Web
著者のChris I.氏は、カナダ・トロントでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』では、北米のAI業界に関する雑感とAI業界で働き続けるための心得が書かれています。 Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入りました。しかし、こうした見方はAI業界の一側面を見ているに過ぎません。AI研究に対する熱は冷めたかも知れませんが、既存のAI技術を活用して解決すべき問題は、まだ無数にあるのです。このように現状を見たうえで、今後もAI業界で働くにあたっての心得を同氏は以下のように書き記しています。 問題を解決するのに、最先端のAI技術は必要ない。むしろ、既存のAI技術を
なぜ、執筆することって色々と大変なのでしょうか? 実は、書くことそのものよりも、 文章のチェックや記事の管理が大変だと僕は考えています。 文章を単に書くことであれば、あまり大変ではないのかもしれません。 たしかに最初に書きはじめるには腰が重いときもありますが、筆が乗れば悩まずに書けてしまうのは皆さんも経験があるのではないでしょうか。 記事や原稿を執筆する際の面倒な作業や大変さをすべて解決する仕組みがあれば、これはもうすごく良さそうです。 その発想で Shodo というWebアプリケーションは作られています。 今日は、その ShodoにAIでの文章校正をする機能を追加したことを発表します。 Shodo AIの概要 Shodoとはなにか Shodo(ショドー) https://shodo.ink/ は原稿や記事の執筆をするためのプラットフォームです。 記事の自動校正やチームメンバーとの相互レビ
せーのでございます。 2020/6/17〜2020/7/7の期間で、クラスメソッドの年次技術イベント「Developers.IO 2020 CONNECT」が開催されています。 私は本日(2020/6/26)のDay4に「機械学習の知識ゼロでも動かせるAIツールキットの世界」というタイトルでライブセッションを担当しました。 スライド 当日のスライドはこちらです。 。。。と言っても動画が多め、というかほぼ動画で占められているので、スライドだけを見ても何のことかよくわからないかと思います。 今回のライブセッションの模様は近々にアーカイブをクラスメソッドのYoutubeチャンネルで公開する予定です。 他のライブセッションやオリジナルのビデオセッションも多数アップされていますので、是非この機会にチャンネル登録をしてご覧になってください。 私のがアップしましたらこちらに貼りたいと思います。 動画がア
ロゴを作成したい製品やブランドの名称と、イメージが当てはまるキーワードを入力するだけで、人工知能(AI)が自動で素早くロゴを生成してくれるサービスが「Designwithai」です。ロゴは自動で複数種類生成され、そのままダウンロードしてもよし、フォントや各要素の配置を微調整可能なカスタマイズツールを使ってもよしとなっています。 Designwithai | Artificial Intelligence Driven Design https://www.designwithai.com/ 2021/09/03追記:現在上記URLは別のページに変わっており、サービスの提供は終了しています。 使い方は簡単で、Designwithaiにアクセスして画面上部のテキストボックスにロゴに入れたい文字を入力して「GET STARTED」をクリック。今回は「GIGAZINE」と入力しました。 続いて、ロ
SF映画のように、巨大なスクリーンに映し出したデータを指でドラッグアンドドロップするだけで、誰もが直感的にデータ分析できる時代が近づいている。マサチューセッツ工科大学(MIT)とブラウン大学の研究チームは、対話型データサイエンスシステム「Northstar」向けに、最適な機械学習(ML)モデルを即時に生成するツール「仮想データサイエンティスト(VDS)」を発表した。研究結果は、2019年6月30日から7月5日まで開催された「ACM SIGMOD conference」で発表された。 Northstarは、長年MITとブラウン大学が共同で開発している対話型のクラウドプラットフォーム。タッチスクリーン上で直感的に、データの検索/結合/特徴の抽出などができる。操作は、ユーザーがアップロードしたデータ、ラベル、実行したいアルゴリズムなどのツールを、スクリーン上にドラッグアンドドロップしてつなげてい
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT:AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正:2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前:ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後:ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
人工知能や深層学習が、デザインにも使用できるものが増えてきましたね。 落書きのように簡単に描いたスケッチから、写真のようにリアルな画像を自動生成する「GauGAN」を紹介します。 GauGAN Turns Doodles into Stunning, Photorealistic Landscapes GauGANは、印象派の画家ポール・ゴーギャンにちなんで名付けられたNVIDIA AI Researchプロジェクトの一つです。 ブラシツールや塗りつぶしツールで描いたスケッチを元に、雲や山や木や水や草や岩などのラベルを付けると、写実的な画像を自動生成します。他の画像をつなぎ合わせたり、テクスチャをカットアンドペーストするだけではなく、アーティストが何かを描くのと同じように、新しい画像を生成します。 SPADEが使用されており、既存の方法よりもリアルな画像を生成します。
SONY『深層学習モデルの開発ハードル無くそう』 TensorFlow、Keras、Theano、Caffeなど。これまでディープラーニング向けライブラリといえば、海外勢が圧倒的…という状況でした。 が、そんな状況が いきなりひっくり返る かもしれません。 なんとあの SONY がGUI&プログラミングいらずなAI開発ツールをリリース。突如無料で開放してくれたんです。 関連記事:ディープラーニングとは|AI・人工知能・歴史・仕組み・学習手法・活用事例 関連記事:ニューラルネットワークとは|AI・人工知能・仕組み・歴史・学習手法・活用事例 その名も『Neural Network Console』 ざっと紹介するとつまり “簡単にディープラーニングを行えるGUIツール” ということなんですが、なにより『ヤバイ』のが下記の特長点。 Windows対応!! というわけで伝えるべき点が多すぎるリリー
米Googleは1月17日(現地時間)、コーディングの知識がなくてもデータがあれば人工知能(AI)ツールを構築できるサービス「Cloud AutoML」を発表した。まずは画像認識に最適化したサービス「Cloud AutoML Vision」のα版の提供を開始した。 同社はGoogle Cloud Platformでディープラーニング技術を「Cloud Machine Learning」として提供しているが、これを利用してAIアプリやサービスを構築するには機械学習や「TensorFlow」などのプログラミングに関する専門的な知識が必要だ。また、そうした知識を持つエンジニアがいたとしても、自前で機械学習モデルを構築するには時間も技術も要する。 Cloud AutoMLは、機械学習の専門知識を持たない企業が、Googleの技術を使うことで、独自のカスタムモデル構築を可能にするサービスという。 C
去年あたりから、デザイン制作にもAIがさまざまな形で導入されています。 身近なところでは、Adobe Sensei(人工知能)によるPhotoshopの選択範囲作成が1クリックでできるようになったり、他にもフォントの組み合わせをAIで、カラーの組み合わせをAIで、サイトのリデザインをAIで、単純な作業は自動化することができ、よりクリエイティブに時間を割けるようになりました。 先日リリースしたばかりの、ロゴやイラストやレイアウトの配色を適用するカラーのルールに基づいて、自動で行う便利な無料ツールを紹介します。 AI Color Wheel AI Color Wheelでは、ロゴ、イラスト、ワイヤーフレーム、その他のグラフィックアートを自動的にカラーリングすることができます。すべての配色パターンが一覧表示されるので、そこから選択するだけでOKです。
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