We recently upgraded from PHP to Go for our Face Recognition API architecture. In this article we share why we made the move, how it’s radically improved performance, and some lessons learned along the way. As we strive to be the premier Face Recognition partner to businesses across the world, we constantly improve our platform to upgrade our products and enhance customer experience. And while und
Revision 1.25 Paul Armstrong Too many more to mention Bash is the only shell scripting language permitted for executables. Executables must start with #!/bin/bash and a minimum number of flags. Use set to set shell options so that calling your script as bash <script_name> does not break its functionality. Restricting all executable shell scripts to bash gives us a consistent shell language that'
OpenCV - Wikipedia
OpenCV（オープンシーヴィ、英: Open Source Computer Vision Library）とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ[4]。2009年にWillow Garage（ウィロー・ガレージ）に開発が移管され、さらにその後Itseezにメンテナンスが移管された[5]が、2016年5月にインテルがItseezを買収することが発表された[6][7]。 概要[編集] 画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC++、Java、Python、MATLAB用ライブラリ[8]。様々なプラットフォームすなわち複数のオペレーティングシステム (OS) やCPUアーキテクチャに対応するクロスプラットフォームなライブラリであり、macOSやFreeBSD等全てのPOSIXに準拠したUnix系OS、Linux、Windows、Android、i
写真をピカソやゴッホのようなスタイルに変換できるアプリPrismaが話題になりました。多くの人は、ディープラーニングが使われているかどうかとは関係なく、純粋にアプリを楽しんでいるのだと思います。 このようにディープラーニングを使った人気アプリが出てくるということは非常に良いことではないかと思います。今回は、Prismaの背景技術（と思われるもの）を解説していきます。 目次 基礎理論 実装 改善 高速化 まとめ 基礎理論 ディープラーニングを使ったアート系の論文は色々と出ていますが、一番基礎となる論文はGatys et al. 2016ではないかと思います。プレプリント版は2015年8月に出ています。 この論文は記事として取り上げられて話題になっていたりもしたので、知っている人も多いのではないかと思います。この章では、スタイル変換の基礎となるこの論文を解説していきます。 Gatys et a
技術動向についていくことは多くの労力を必要とする。次々に新しい論文が発表されるためだ。 一方で最新論文さえも長年の地道な積み重ねの上にあることを、その引用文献から気付かされる。 ディープラーニングブームの流れも変わるのだろうか？ 勉強のため、2017年2月28日付けでarXivに投稿されたZhi-Hua Zhou, Ji Feng「Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks」を翻訳した。 訳には誤りがないよう注意を払いましたが、完全であることを保証できないため、実装等の際には元論文を参照願います。 原文： Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks https://arxiv.org/abs/1702.08835 https://arxiv
こんにちは、Research Internの荒尾(@karolis_ml)です。 日進月歩の勢いで研究が進んでいる深層学習ですが、教師あり学習でもっとも大事なデータのアノテーション、応用分野ではまだまだ大変ですよね。例えば、犬の写真から犬種を判断する分類器を作ろうとして教師データが必要になったとき、あなたは以下の画像にどんなラベルをつけるでしょうか? 出典: Pixabay 犬好きの方は正しくアラスカンマラミュート、そうではない方は似た有名犬種であるシベリアンハスキーと答えられたことでしょう。マラミュートの茶色い目(かわいい)や小さめの尖った耳(かわいい)を見分けて正しくラベル付けをするのは、決して簡単ではありません。 このようなアノテーションの分野に関して当ブログでは以前、Bounding BoxやSegmentationの効率化についての研究サーベイを行いましたが、この犬種分類のような
Evernote Tech A Digest of Evernote’s Architecture Dave Engberg • 05/17/2011 Let’s get things started with a coarse-grained overview of the physical makeup of the Evernote service. I won’t go into a lot of detail on each component here; we’ll aim to talk about the interesting bits in separate posts later. Starting at the top-left corner of the diagram, all stats as of May 17th, 2011 … Networking: V
Gotham Episode 18
What's in your Domain Name? Print This domain name will potentially help you bring in more customers and profits every day, as the domain itself goes up in value. A super premium .Com domain name from DomainMarket.com means instant branding, search engine, and marketing benefits. We make it safe, easy and affordable for you to own LaborWest.com right away. Click here to purchase LaborWest.com Doma
PMBOK - Wikipedia
PMBOK（Project Management Body of Knowledge、頭字語として「ピンボック」と読まれることがある）は、「プロジェクトマネジメント知識体系ガイド」（英語: A Guide to the Project Management Body of Knowledge、略称： PMBOK Guide、PMBOKガイド）の略語である。PMBOKガイドは、プロジェクトマネジメント協会 (PMI) が発行している。 概要[編集] プロジェクトマネジメントの知識を体系化したものである。第6版までは10の知識エリアと5つのプロセス群から定義されているものであり、第7版からは12の原則と8つのパフォーマンス・ドメインから定義されている。また、ソフトウェア開発のプロジェクト管理において必要な知識体系である。 PMBOKガイドは、国際的に標準とされているプロジェクトマネジメントの知
顔認証システムはスマートフォンやPCのロック解除など、日常生活のさまざまな場所に浸透しています。ところがイスラエル・テルアビブ大学の研究チームは、マスターキーならぬ「マスターフェイス」を生成するAIを開発したと発表。たった9つの顔で全体の40％以上の顔になりすまして、顔認証を突破可能だと報告しています。 [2108.01077] Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution https://arxiv.org/abs/2108.01077 ‘Master Faces’ That Can Bypass Over 40% Of Facial ID Authentication Systems - Unite.AI https://www.unite.ai
バートランド・ラッセル - Wikipedia
第3代ラッセル伯爵バートランド・アーサー・ウィリアム・ラッセル（英: Bertrand Arthur William Russell, 3rd Earl Russell, OM, FRS、1872年5月18日 - 1970年2月2日）は、イギリスの哲学者、論理学者、数学者、社会批評家、政治活動家である。 貴族のラッセル伯爵家の当主であり、イギリスの首相を2度務めた初代ラッセル伯ジョン・ラッセルは祖父にあたる。名付け親は同じくイギリスの哲学者ジョン・スチュアート・ミル。ミルはラッセル誕生の翌年に死去したが、その著作はラッセルの生涯に大きな影響を与えた。生涯に4度結婚し、最後の結婚は80歳のときであった。1950年にノーベル文学賞を受賞している。 生涯[編集] 1872年 - 5月18日に生まれる。貴族によくみられるように正規の初等・中等教育を受けずに、1890年、ケンブリッジのトリニティ・カ
固有表現認識で認識した固有表現を黒塗りすることで、匿名化っぽいことができると考えられます。というのも、機密文書で黒塗りされている部分は機密に関係している人名や組織名などが多いと考えられるからです。上文の固有表現部分を黒塗りすると以下のようになります。 今回は固有表現を認識するためにディープラーニングを用いたモデルを構築します。具体的にはLampleらが提案したモデルを構築します。このモデルでは、単語とその単語を構成する文字を入力することで、固有表現の認識を行います。言語固有の特徴を定義する必要性もなく、ディープな固有表現認識のベースラインとしてよく使われているモデルです。 Lampleらのモデルは主に文字用BiLSTM、単語用BiLSTM、およびCRFを用いて構築されています。まず単語を構成する文字をBiLSTMに入力して、文字から単語表現を獲得します。それを単語分散表現と連結して、単語用
SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
ミラーニューロン - Wikipedia
ミラーニューロン（英: Mirror neuron）とは、霊長類などの高等動物の脳内で、自ら行動する時と、他の個体が行動するのを見ている状態の、両方で活動電位を発生させる神経細胞である。他の個体の行動を見て、まるで自身が同じ行動をとっているかのように"鏡"のような反応をすることから名付けられた。他人がしていることを見て、我がことのように感じる共感（エンパシー）能力を司っていると考えられている。このようなニューロンは、マカクザルで直接観察され、ヒトやいくつかの鳥類においてその存在が信じられている。ヒトにおいては、前運動野と下頭頂葉においてミラーニューロンと一致した脳の活動が観測されている。 ミラーニューロンは、神経科学における20世紀末から21世紀初頭にかけての10年においては非常に重要な発見の1つであると考える研究者も存在する。その中でも、ヴィラヤヌル・S・ラマチャンドラン[1]は模倣が言
日本語正式サポートされた自然言語処理ライブラリspaCyのStreamlit可視化が超お手軽だった - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 最近、spaCyの日本語版モデルが正式サポートされたのでいろいろ触ってみたところ、解析結果ビジュアライズを全部まとめるStreamlitアプリも同じ月に提供されていることがわかったので、今回はそちらを紹介します。 なお、ビジュアライズ機能の一部(係り受け解析)は1年前の記事「その他」で紹介しています。 tech-blog.optim.co.jp 実行手順 spaCyのUniverseプロジェクトであるspacy-streamlitをインストールします。 pip install spacy-streamlit 起動用スクリプト(streamlit_app.py) import os import pkg_resources, imp import spacy_streamlit models = ["ja_core_news_lg", "ja_
ReazonSpeech¶ ReazonSpeechは、世界最大のオープン日本語音声コーパスを構築するプロジェクトです。 日本語音声技術の推進を目的として、35,000時間の日本語音声コーパスを公開しています。 音声認識モデル・コーパス作成ライブラリをオープンソースライセンスで配布しています。
iOS 17 - Apple Developer
Widgets and Live Activities Widgets are becoming even more powerful in even more places. Now you can use WidgetKit to build support for interactivity and animated transitions, so people can take action right in your widget. Once you rebuild for iOS 17, with just a few simple changes your existing widgets will look great in StandBy on iPhone, on the Lock Screen on iPad, and on the desktop on Mac. W
*認識結果が確定したタイミングで反映されます。テキストの編集・コピーも可能です。 **認識中にEnterキーを押すと，認識を止めて文を区切ることができます。日本語の場合は文末に句点が付与されます。 よくある質問・ソースコード: GitHub 音声認識は Web Speech API を利用しています。 カメラやマイクが機能しないとき → ページの再読み込みや，ブラウザの設定を確認してください: Chrome ヘルプ 「ログをダウンロード」でダウンロードされるファイルは，アクセスしているユーザーのブラウザで生成されています。
Google Colaboratoryで試せる面白い機械学習プロジェクト6選投稿者: tsukurel 投稿日: 2020年6月10日2020年6月10日 Google Colaboratory（略称Colab）はご存じでしょうか。名前の通りGoogleによって提供されているサービスで、PythonをWebブラウザ上で実行できるJupyter Notebookを提供しています。さらにGPUが無料で実行できるとあって、機械学習系のプロジェクトでも利用されています（実用というより実験などで用いられています）。 今回はそんなGoogle Colaboratoryで実行できる面白いプロジェクトを幾つか紹介します。Open in Colabの画像をクリックすれば、それぞれのプロジェクトをすぐに試せます。 動画中の車認識 Google公式に提供されているプロジェクトです。道路を走っている車を認識し、車
Project Naptha
Project Naptha highlight, copy, and translate text from any image. Project Naptha automatically applies state-of-the-art computer vision algorithms on every image you see while browsing the web. The result is a seamless and intuitive experience, where you can highlight as well as copy and paste and even edit and translate the text formerly trapped within an image. Unfortunately, your browser is no
Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed. © 2022 Richard Szeliski, The University of Washington Welcome to the website (https://szeliski.org/Book) for the second edition of my computer vision textbook, which is now available for purchase at Amazon, Springer, and other booksellers. To download an electronic version of the book, please fill in your information on this page. You are welco
Parsing Expression Grammar（PEG）は、分析的形式文法の一種であり、形式言語をその言語に含まれる文字列を認識するための一連の規則を使って表したものである。PEGは再帰下降構文解析を文法を示すためだけに純粋に図式的に表現したものと見ることもでき、具体的な構文解析器の実装やその用途とは独立している。 PEGにおける構文（文法）の定義は文脈自由文法のバッカス・ナウア記法によるそれに似ているが、文脈自由文法では一般に「｜」（縦棒、バーティカルバー）で表される「これらのうちどれか」ではなく、「最初の解析がうまくいったらそれを、失敗なら次を順に試してゆき、成功したものを採用」（「/」であらわす）という意味を使う。 このため、文脈自由文法とは異なり、PEGには曖昧さは存在しない。文字列を構文解析する場合、正しい構文木は常に1つしかない。このためPEGはコンピュータ言語の構文解析
WEBINAR | AI Prototype to Production: Operationalizing and Orchestrating AI
"Deep Learning for Image Recognition" at TokyoWebmining 42nd http://www.eventbrite.com/e/42-web-tokyowebmining-42nd--tickets-15325824955 Keywords Machine Learning, Object Recognition, Face Recognition, Artificial Intelligence (AI) ディープラーニング, 深層学習, 機械学習, 画像認識, 物体認識, 顔認識, 人工知能Read less
Deep Learning実習
AlexNet [A Krizhevsky, 2012] このページはDeep Learningモデルを使って画像認識をする方法を一通り学ぶ初心者向け実習教材として作られました。 ここではPython環境でCaffeフレームワークを利用して画像認識モデルを学習、評価する方法を学ぶことができます。 準備 0. Docker+Jupyter環境の構築 1. Pythonと数値計算 1a. Pythonと数値計算 練習問題解答 画像認識 2. Caffeを使った画像分類 3. 手書き文字認識モデルの学習 4. 学習済みのネットワークをマルハナバチ分類にファインチューニング その他 5. Caffeの動作環境に関して 参考 スライド資料 Caffe deep learning framework Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for
自動タギングを可能にする高度な画像認識のWebサービスAPI『ReKognition』 『ReKognition API』は指定画像の内容を認識／判断し、その画像が何であるかを自動検出するテクノロジーを用いた統合的なWebサービスAPI。 PHP, iOS, Androidなど各種SKDとしても提供されており様々なプロジェクトやアプリ開発で利用することができます。 先ずはデモが用意されているのでそちらを見てもらうと分りますが、画像認識のタイプとしては大まかに画像の内容物を検出する「オブジェクト認識」と人間の顔を検出する「顔認識」の2種類があります。 「オブジェクト認識」はその画像内に含まれる物体や背景を認識して、それに該当する可能性の高いキーワードを列挙していきます。 一方、「顔認識」の方は単に顔の検出だけでなく、顔の各パーツを検知して性別や年齢あるいは表情から読み取れる感情までも検出する
恐竜は十分古いですが、Lispもかなり古いので、気が合うのではないかと思います。ここで話している恐竜とは、Google Chromeに隠れている、”There is no Internet connection”（インターネットに接続されていません）のメッセージと一緒に現れる恐竜のことです。 何について話しているのか この記事は、Chromeの恐竜ゲームをできるようなコードをCommon Lispで書く話です（ ディープラーニング は必要ありません）。 何が手元にあるのか Common Lispでプログラミングするために、Linuxをインストールしたコンピュータの前に座っていますが、もちろんモニタも接続しています。Common Lispの環境設定は簡単で、次のものがあればできます。 Linuxマシン（恐竜のジャンプを見るためにスクリーンを接続） SBCL (私は現在1.3.4を使っています
kikulog
kikulog 記事一覧 カテゴリー別記事一覧201410 2014/10/22 江本勝氏の死去 201409 2014/09/12 生協の「書評対決」の書評 201407 2014/07/04 「いちから聞きたい放射線のほんとう」サポートページ 201406 2014/06/04 「いちから聞きたい放射線のほんとう」訂正箇所 201404 2014/04/23 朝日新聞に書評が出るようです [kikulog 647] 2014/04/09 理研CDBの騒動について [kikulog 646] 2014/04/07 博士論文中での剽窃について [kikulog 645] 201403 2014/03/17 「いちから聞きたい・・」のあとがき [kikulog 644] 2014/03/03 論文: Structural flexibility of intrinsically disord
はじめにMachine Learning部門の近江です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 先日、弊社のTech Blogにて弊社が公開している言語モデルを紹介しました。 ストックマークが公開した言語モデルの一覧と振り返り 今回は、言語モデルがプロダクトにおいて実際にどのように利用されているかについての一例を紹介します。 ニュース記事の構造化マーケティング、新規事業開発などの調査業務では、調査を行う人が書籍、ニュース記事、ホームページなどの情報を網羅的に調べ、整理し、報告書などにまとめていきます。その際に扱う情報は膨大であり、そのため調査業務には多くの時間と労力がかかります。 弊社のプロダクトである「Astrategy」は機械学習を用いてニュース記事から特徴となる情報を抽出し、構造化することで、大量のニュース記事を効率的に俯瞰し、さらに新規事業開発などに繋がりう
はじめに 2020年も，機械学習コミュニティでは多くの新しい成果が見られました．2019年に引き続き，1年を振り返ってもっとも面白かった論文を10本紹介したいと思います． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文10選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2020年に公開された論文」と「2020年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．全くの主観で選んでいるので，私の興味範囲である深層学習および応用研究に偏っている点はご容赦ください． 紹介するのはこちらの10本です！ Rigging the Lottery: Making All Tickets Winners PIFuHD: Multi
一杉裕志
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ この業務用個人 web ページの中身およびレイアウトを近々大幅に整理する予定です。 なお、数年後には完全閉鎖予定ですのでご注意ください。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 研究テーマ： 脳型汎用人工知能アーキテクチャの研究開発 人間のような知能を持つ機械を実現する最も確実な方法は、脳の動作原理を解明し、それを模倣することです。 私は自ら再帰的に目標を設定する強化学習 RGoal を用いた脳型汎用人工知能(AGI)アーキテクチャの構築を目指しています。 また、計算論的神経科学の分野で知られている大脳皮質に関する知見をヒントにした BESOM と呼ぶ 機械学習アルゴリズムの開発も行っています。 BESOM は複数の機械学習技術 （自己組織化マップ、ベイジアンネット、
これは何? 5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGの書籍中で参照しているリソースをサポートページ用にまとめたものです。 (実行できる.ipynbノートブックへのリンクなど、書籍自体のサポートページは https://github.com/tomo-makes/dl-in-a-sec です) もともとは本を読みながら各リンクを眺めてもらうため、飛びやすくしようとリンクを整理しましたが、本が手元にない方にも役立つのではと思い、Qiitaで公開することにしました。 凡例 YouTubeなどのビデオ 論文、サーベイ資料 プレゼンスライド 書籍 GitHubリポジトリ ニュース メールニュース リンクは本の章立てに沿って並んでいます さて、学会、勉強会、発表会などの1年にあるように、ゴールデンウィーク明けからイベントラッシュ。様々な発表が期待されます 5/6-9 ICLR 2019 5
![[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ee6ebdf94e2e1f6a2f90489791dabc15e8498a7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwdG9tb19tYWtlcyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9Y2EyNTNmNzY5ZjE0NmNjNjM2MTA3MGJkZmUyMjUwYTI%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd5adb337e19544372cdc56e1a8c52b70)
＜目次＞ はじめに 第1回：コンピュータビジョン編 第2回：自然言語処理編 第3回：強化学習編 第4回：実務応用編 次回予告 1. はじめに GAN（敵対的生成ネットワーク）講座 現場で使える XAI（Explainable AI）講座 現場で使える自然言語処理実践講座 ディープラーニング最新論文対策講座 スキルアップAIでは、上記の4講座を始めとして、現在、そしてこれから注目されるであろう最先端の機械学習/ディープラーニング技術に関する講座を開講しております。このような講座を開講していく中で、スキルアップAIの講師陣が注目している最先端技術をぜひ知りたいというお声を多くいただきました。 そこで、自動機械学習（AutoML）を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が
MNIST handwritten digit database, Yann LeCun and Corinna Cortes
The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spendin
Apache Tika – Apache Tika
Apache Tika - a content analysis toolkit The Apache Tika™ toolkit detects and extracts metadata and text from over a thousand different file types (such as PPT, XLS, and PDF). All of these file types can be parsed through a single interface, making Tika useful for search engine indexing, content analysis, translation, and much more. You can find the latest release on the download page. Please see
生体認証
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先日、Twitter上で鈴木氏（@suzukik）から突然、”@tyto_style Why don’t you translate this interesting article? http://goo.gl/3wz8 What level do you think you are at now?“とメンションを頂きました。 じっくり読んでみて、確かにこの記事は面白いな、と思いましたので、紹介することにします。 ブログ記事のタイトルは「The First Five Levels of Blogging」。『LifeReboot』のShaun Boyd氏による投稿で、「ブログの最初の5つのレベル」とでも訳せばいいのでしょうか。全訳は大変ですし、適宜抜粋し、解説を交えつつ紹介していくことにします。ちなみに、スラング混じりの箇所は雰囲気です。私はスラングはかなり苦手ですので、英語が得意な人は
本エントリでは前回に引き続き、iPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。カテゴリとしては、拡張現実(Augmented Reality)、コンテキスト・アウェアネス(Context Awareness)、位置依存サービス(Location Dependent Services)などが該当するだろう。前回をご覧になっていない方はまず下記エントリからご確認いただきたい。 いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure AR系アプリはツールキットの充実化などで今後もますます増加するものと考えられるが、本エントリは全ての網羅を目的とするものではなく、中でもキラリとアイデアが光るものを中心に取り上げていきたい。 GolfScope：ピンまでの距離を計測 GolfScopeは光学式のゴルフスコープを
xThink Online Calculator (beta)
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ノイズのある教師データを用いた機械学習に関する研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
A Digest of Evernote’s Architecture | Evernote
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ReazonSpeech - Reazon Human Interaction Lab
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Google Colaboratoryで試せる面白い機械学習プロジェクト6選 – ツクレル
Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.
Amazon.co.jp: フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで: 荒木雅弘: 本
Parsing Expression Grammar - Wikipedia
Clarifai, the AI Workflow Orchestration Platform
ディープラーニング徹底活用 －画像認識編－
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恐竜とLisp : Chromeの「インターネット接続がありません」画面をLispでプレイする | POSTD
BERTによるニュース記事の構造化：企業名抽出
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[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiita
【AI最新論文】2022年に読むべき「機械学習/ディープラーニングの最新論文」30選 - Qiita
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いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ その2 - A Successful Failure