最終更新日： 2023年2月17日 AIツールは多くの種類があって何を選んだら良いのかわからない方も多いのではないでしょうか。AIはデータの傾向から未来や現在を分析することができます。 ツールの中でも何ができるのか、何を基準に選べば良いのかがはっきりすると選びやすいですよね。 今回は、AI分析のツールの選び方や、GUIツールが注目されている理由、おすすめのGUIツールを紹介するとともに、「AI分析」についてご紹介します。 AIツールおすすめ10選 AI構築ツール AI構築ツールとはAIを開発するためのツールです。従来はAIの開発には高度なプログラミング知識などが必要でしたが、AI構築ツールを使えば、マウス操作だけで手軽にAI開発に取り組めます。 Amazon SageMaker Amazon SageMakerはAmazonが提供している機械学習モデルを構築して使える状態にまでするツールで

こんにちは！　PRチームのmayumineです。 最近、メルカリに新入社員が入社しました。その名もAI社員の「HISASHI」くん！ Slack上に存在し、社内のヘルプデスク業務に対して、AIによるサポートをするのがHISASHIくんの役目です。「印刷の仕方」や「経費精算の仕方」「翻訳の依頼」などの質問や業務は、基本的に社内の「担当の誰か」が対応していましたが、質問する人もされる人も解決までに時間がかかってしまいます。「AI社員が答えられることは自動対応できるようにしよう！」ということで、HISASHIくんが爆誕し、社員として活躍できるまで育成されてきたのでした。 HISASHIくんにできること 誰しも、「調べれば簡単にわかりそうなことを誰かに聞くのは悪いな〜。でも調べるのはめんどくさいな〜」という心理的ハードルはあると思うんですけれど、HISASHIくんだったら心置きなく気軽に質問できま

こんにちは、あんどう（@t_andou）です。 少し前ですが、こんなニュースが話題になっていました。 詳細は深追いしていませんが、ニュースキャスターの人物モデルをコンピューターで再現して音声も読み上げさせているようです。 japan.cnet.com また、政治やエロ方面で問題になっていましたが、deepfakesと言う「顔をすごくリアルに入れ替えることができる技術」も話題になっています。 japanese.engadget.com 去年は3Dモデルを使った『Vtuber』が流行りましたが、今後はこう言ったリアルなアバター？がいろんな方面で出てくるんでしょうね。 と言うことで、今回からその基礎になるようなものを作ってみたいと思います。*1 とは言え、ただリアルな見た目・リアルな声のYoutuberだとしたら、実写で良いのでは？と突っ込まれそうですので、 生身だと出来ないこと…具体的には『2

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概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン

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ネット上の「文字認証」を簡単突破できる人工知能（ＡＩ）を、米ベンチャー企業が開発した。視覚にかかわる脳の機能を再現し、文字の特徴を効率的に学習できるようになったという。２７日付の米科学誌サイエンスに発表する。 ネットで会員登録する際などに使われる、グニャグニャとゆがんだ文字が乱雑な背景の上に書かれた文字認証「ＣＡＰＴＣＨＡ（キャプチャ）」は、人間には読み取れても、コンピューターが識別するのは難しいという特徴を応用した仕組みだ。 米ヴァイカリアス社は、人間の脳にある「視覚野」の構造をコンピューターで再現し、画像の「輪郭線」を見つけ出すことで、見たものの中に何があるかを把握できるＡＩを作った。 このＡＩを使って文字認証を解けるか試したところ、正解率は６６％だった。通常、数個つらなったアルファベットや数字を読み取る確率が１％を超えれば、認証は「突破された」とみなされるため、今回の結果は極めて高率

英国ノッティンガム大学等、1枚の2D顔写真から3D顔モデルを機械学習を用いて作成するアルゴリズムを論文にて公開。任意の顔画像ですぐ試せるオンラインデモあり 2017-09-15 英国のノッティンガム大学とキングストン大学の研究者たちは、単一の2D顔画像から3D顔モデルを推測し作成するアルゴリズムを論文にて発表しました。 Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression（PDF） AaronJackson/vrn（GitHub） 単一の2D顔画像から3D顔モデルを推測するために、60,000枚以上の2D写真と3D顔モデルデータセットを畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で訓練しました。 ブラウザ上で今すぐ試せるオンラインデモも公開されており、任意の顔写真をア

個人アプリ開発者という職業柄？ 2chに悪口を書かれることがたまにあるので 書き込みをした人をAIで特定してみようと思います。 まず、ツイッターの内容がリアルタイムに書き込まれているので 犯人はフォロワーであることは間違いないと思います。 夢を奪ってごめんよ… pic.twitter.com/vhbAHhPobE — ちょいちょい🎢 (@ChoiChoiAdv) 2017年8月18日 フォロワーを全員判断させるのはめんどそうなので まずは下記を参考に容疑者を洗い出します。 detail.chiebukuro.yahoo.co.jp そういえば、ツイートにこんなリプが これで容疑者は２人に絞られました。 以降、犯人のプライバシーに配慮してS氏、P氏と呼ばせて頂きます。 やりたいことはこんな感じです。↓ 1. お二人のツイート内容をChainerに食わせて、いい感じに文章の癖とかをAIが学習

滝沢カレンのインスタグラムの文章に中毒者が続出してるらしい。 滝沢カレンの理解不能なインスタｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ 引用元: https://www.instagram.com/takizawakarenofficial/ どのような文章構造になっているのだろう 実際に滝沢カレンの文章を読んでみると、日本語としてはなんとなく読めるのだが、文章の意味がなかなか頭に入ってこない。はじめは、何となく、ディープラーニング（RNN系かなにか）でコーパスを学習して、文生成した結果なのかとも思った。 このように感じる要因は色々あると思うのだが、言語処理的に、どのくらい理解不能な文章なのかを調べるために、滝沢カレンの文章を構文解析して、結果を可視化した。 手法 CaboChaを使って構文解析を試みた。 滝沢カレンの文章には句点「。」がほとんど使用されず、句点のかわりに絵文字が使われている。そのため、絵文

「ドローンを使ったシミュレーションと現実の間に大きな溝があるのは、研究者らがドローンのクラッシュを恐れているからだ！」ということで、カーネギーメロン大学(CMU)の研究者らがドローンを1万1500回もわざとクラッシュさせ、その録画映像データを人工知能に機械学習させることで、ドローンが自動的に障害物を避けるようにする、という実験を行っています。 Learning to Fly by Crashing (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/1704.05588.pdf Drone Uses AI and 11,500 Crashes to Learn How to Fly - IEEE Spectrum http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/drones/drone-uses-ai-and-11500-crashes-t

Named Entity API Named Entity APIは、固有表現抽出を行うプロダクトです。 Conditional Random Fields(CRF)とRecurrent Neural Network(Bidirectional LSTM)の技術を組み合せて応用することで、辞書ベースではなく固有名詞・数値などの品詞を識別する機能を提供します。 Text Summarization API Text Summarization APIは、文章要約を行うAPIです。 このモデルでは、入力された文章の意味を読み取り、意味が遠い文章を自動で判断・抽出し、要約結果として出力することができます。 Image Generate API Image Generate APIは、Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)

1. はじめに 週刊少年ジャンプ（以下，ジャンプ）は，日本で最も売れている漫画雑誌1です．言うまでもなく，私は大ファンです． ジャンプ編集部の連載会議は非常にシビアです．ジャンプ作家の奮闘を描いたフィクション漫画「バクマン。」では，編集部が毎号の読者アンケートをもとに各漫画の人気を評価し，掲載順や打ち切り作品を決定する様子が描かれています2．連載開始から10週以内（単行本約1冊分）で連載が打ち切られてしまうことも珍しくありません．とても厳しい世界です． 本記事では，機械学習を使って，短命作品（10週以内に終了する作品）の予測を行います．究極の目標は，ジャンプ編集部より先に打ち切り作品を予測し，好みの作品が危ない場合はアンケートを出して打ち切りを回避することです3．我々は読者アンケートの結果を知ることができないので，掲載順の履歴を入力とし，短命作品か否かを出力する多層パーセプトロン4をTen

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Googleは2月15日、オープンソースの深層学習フレームワーク「TensorFlow 1.0」公開を発表した。高速化や柔軟性の強化、安定性の強化などが行われている。 TensorFlowは深層学習（ディープラーニング）向けの機械学習ライブラリで、Google Brain Teamが20015年にオープンソースで公開した。Dropbpx、Airbnb、Snapchat、SAPなど多くの企業や組織で利用されており、Googleによると公開から1年以上でここから派生した6000件以上のオープンソースリポジトリが存在するという。Google内部でもGoogle Translateの改善など様々なプロジェクトに使われているとのこと。 TensorFlow 1.0ではPython APIが安定扱いとなり、今後のマイナーアップデートリリースでも互換性が保証されるようになった。これによって今まで以上に運