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すべてのプログラマが機械学習を受け入れる準備をする時代になった - mizchi's blog
という予感がしたので書く。正確に言うと機械学習の成果としての訓練モデルを。 まず事前に前置きしておくと、僕は機械学習をほとんど抑えていない。トレンドだけ追ってる。 大学生の時にニューラルネットワークを実装してみてフ～ンって言ってた程度に知識しかなくて、ディープラーニングが流行る前だから、「バックプロパゲーションってややこしかったけど、今は自動でモデルの最適化いい感じにやってくれるんでしょ？」ぐらいの雑な理解しかない。(この時点で怪しい) で、今はフロントエンドやってて、ここは機械学習は縁遠いように思えるかもしれないだろうけど、最近のGoogleはなんとブラウザで tensorflow を動かすのに情熱を注いでいる。 で、こんなのが Hacker News で流れてきた。 medium.com とりあえず試した。デモをそのままデプロイした。 PoseNet - Camera Feed Dem
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
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paoの麻雀AI研究
麻雀AIというと、「爆打」が有名だけど、 将棋や囲碁のAIに比べると進んでいなくて、まだ人間のほうが強い。 なんで麻雀AIは進んでいないんだろう？って思う人もいると思うので 個人的な見解を書いておく。 1.ゲームとしての知名度が低い 日本のテーブルゲームとしては割とメジャーだけど、世界的に見ると、 オセロやチェス、囲碁、将棋などと比べるとまだまだメジャー度合は低い。 世界大会みたいなものも最近では開かれているので徐々にメジャーにはなってると思うけど。 2.ルールが統一されていない フリー雀荘やプロの大会、ネット麻雀など色んなところで麻雀はやられてるが 赤ドラや食いタン・後付け、ウマ・チップなど、ルールが統一されていない。 また国際的にも、AI先進国の一つである中国が、かなり異なるルールであるのも、大きな理由だと思う。 Googleなどの企業がゲームAIを進める主な目的の一つとして技術力アピ
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