画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
ネットや本などで文章を読んでいても、なかなかスラスラとテンポよく読み進められなかった経験をしたことがある人も多いはず。一般的に、日常で言葉を話すスピードに比べて文章を目で追って読むスピードは遅くなってしまうというのがその原因なのですが、逆転の発想で文字を次々に表示させ、まるで話すようなテンポで文章を読み進めていけるようにする技術が「Spritz」です。 Spritz http://www.spritzinc.com/ Spritzを使い、1分あたり250ワード(250wpm)というスピードで文章を表示させてみたイメージがこちら。もとの文章に沿って文字が次々に表示されていくために、読む側は視線をまったく動かすことなく読み進めることができます。 サイト内の各ページには以下のようなアイコンが設置されており、クリックするとページ内の文章をSpritz画面で表示させることが可能になっているので、いろ
TinEye Reverse Image
TinEye is an image search and recognition company. We are experts in computer vision, pattern recognition, neural networks, and machine learning.
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
誰もが一度はイラっとさせられたであろう文字認証「CAPTCHA」。ユーザがコンピュータで無いことを確認するセキュリティ機能のひとつですが、近年、これを解読することは「本のテキスト化」に協力することと同義になりました。同システムの開発者でクラウドソーシングも発案した起業家、Luis von Ahn（ルイス・フォン・アン）氏が、7億5,000万人が参加するプロジェクトが生まれたキッカケを語ります。（TEDxCMU 2011より） 誰もが一度はイラっとさせられるCAPTCHA（キャプチャ） ルイス・フォン・アン氏：このように、ゆがめられた文字の並びを読んで埋めるタイプのウェブフォームを見たことのある人は何人いますか？ これを見て本当にいらいらすると感じた人は何人いますか？ はい、すばらしいですね。私がこれを発明しました。私がこれを発明したメンバーの1人です。 （会場笑） これはCAPTCHAと呼
![あの「イラつく文字認証」のおかげで年間250万冊もの本がデジタル化されている - ログミー[o_O]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8ba18e7ffd334cdf4bc1b04ec39ddafc0c460dcc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.logmi.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F11%2Fvon1ec_R.jpg)
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
米Amazon.comは11月26日（現地時間）、社内エンジニア向けに提供している機械学習講座を、AWSトレーニング経由で無償で一般公開すると発表した。 コースには開発者向け、データサイエンティスト向け、データプラットフォームエンジニア向け、ビジネスプロフェッショナル向けがあり、各コースに入門編と上級編がある。全部で30件以上、合計で45時間以上のコースで、「Amazon Polly」や「Amazon Recognition」などを含む、機械学習全般を学べる。 関連記事 Apple、女性起業家養成キャンプへの参加者募集開始 Appleが、アプリ開発で起業を目指す女性のための養成キャンプ「Apple Entrepreneur Camp」を立ち上げた。本社キャンパスのテクノロジーラボで2週間、エンジニアや幹部の指導を受けられる。 Alexaスキルで使える音声増やす「Amazon Polly」
Everystockphoto.com
Free Stock Photos Unleashed: Explore, Share & Delight in Exceptional Images! If you’re looking for high-quality images to use in your marketing campaigns or social media posts, then you’ve come to the right place. In this article, we’ll be discussing free stock photo sites that offer a wide range of curated collections with usage rights that allow you to use them for commercial purposes without an
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
by Marcelle Lucena SNSにアップロードされたバラバラの写真の中から同一人物の写真を探し、SNS上での友達作りに役立てるためのサービスとして開発された顔認識システム「FindFace」は、顔認識技術が犯罪などに悪用される恐れがあると報じられていました。そんな中、FindFaceを使ってSNS上の女性の写真とアダルトビデオをマッチングさせ、AV女優の身元を特定するという悪事が発生しています。 Facial Recognition Service Becomes a Weapon Against Russian Porn Actresses - Global Voices Advocacy https://advox.globalvoices.org/2016/04/22/facial-recognition-service-becomes-a-weapon-against-
米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府大のプレスリリース 一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発 黄瀬先生の研究室の学生さんだそうです。凄いですね！ ちょうどResNet系に興味があったので、読んでみます。この論文を理解するには、ResNet, (Wide
[N] Macのパフォーマンスを最適化する11の方法
11 Ways to Optimize Your Mac’s Performanceというエントリーがありました。 Here are a few tips I’ve found for restoring my Macs to full speed without spending a penny. お金を使わずにMacのパフォーマンスを最適化する方法がまとめられているエントリーです。簡単に紹介しておきます（自己責任でお試しください）。 1. Clean out Startup Items ログイン項目を整理します。いくつかのアプリケーションは起動時に「ログイン項目」として自動的にセットアップされるのですが、起動に時間がかかるので必要のないものは削除しておくと良いでしょう。 整理するには「Appleメニュー → システム環境設定 → アカウント → ログイン項目」を開きます。 2. Tur
![[N] Macのパフォーマンスを最適化する11の方法](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bf24fe5642936ff1d15fefd63252f3100158357a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnetaful.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2007%2F03%2Fmac_os_x_opt_11.jpg)
Sign-in form best practices Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Use cross-platform browser features to build sign-in forms that are secure, accessible and easy to use. If users ever need to log in to your site, then good sign-in form design is critical. This is especially true for people on poor connections, on mobile, in a hurry, or under stress.
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Winning by Being Valuable It's a challenge to come up with high ROI trade show booth design ideas that work well. And custom made stands in particular, present even more complexity, due to their size. But there is a popular and cost-effective option you can use to make your stand be noticeable. How could the core competences of a industry leader be seen when the quality of its products is, by natu
matayoshi.org
Step into the world of Matayoshi, where its philosophy and principles are deeply rooted in wisdom and tradition. Like a gentle breeze that stirs the soul, Matayoshi’s core values beckon you to explore a path of honesty, discipline, respect, and continuous growth. This article delves into the origins of Matayoshi philosophy, revealing its unwavering commitment to integrity and self-control. As you
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。 現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。 そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。 そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料（記事・スライド）をまとめました。 機械学習案件を提案してもらう 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 / Qiita http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST（手書き数字データ）の
マザー・テレサ、インド人から超嫌われていた！
帆 美 @meiphan まじか⁉️続々と表出… 《インドの議員は、マザーテレサを主謀者とする子供の人身売買スキャンダルが発覚したことを受け、彼女から名誉を剥奪すべきだと主張❗️彼女はバチカンに1億ドル〜1億5000万ドルの赤ん坊等を販売していた。また彼女の長年の助手は昨日殴り殺された。》 globalnews.ca/news/4331469/m… 2019-07-28 17:13:31 リンク Global News Indian lawmaker says Mother Teresa should be stripped of civilian honour over baby-trafficking scandal It's been nearly 40 years since Mother Teresa was conferred India's highest civilian
英語サイトでは、日本語のサイトでは絶対に手に入らないレベルの記事がわんさか読めます。今日はCodeProjectよりシステム構築をする上で知っておくべき深い知識を解説した記事を3行要約と共にご紹介します。 C#と.NETの記事 C#や.NETのかなりディープな記事たちです。日本語ではあまり見かけない深い部分まで知れます。 ■高パフォーマンスなクラスのデザイン方法 Performance Considerations of Class Design and General Coding in .NET - CodeProject ・クラスvs値型のメモリ使用の詳細 ・値型のGetHashCodeとEqualメソッドをオーバーライドする ・シールドクラスによりVirtualメソッドを避ける ・インターフェースのDispatchについて ・ボクシングを避ける ・for vs foreachはfo
Save Japan
As controversial as its reception are the conclusions of this documentary: that there is no sustainable fishing and that the only way to stop the damage to the oceans is to stop consuming fish and seafood. The same producers of the documentary Cowspiracy (2014) are once again making noise with a new investigation, Seaspiracy: unsustainable fishing. If in that first feature film they showed the imp
Symantecが再びGoogleの信頼を失った件についてのメモ - Technically, technophobic.
（初めに言い訳しておくと、証明書界隈については詳しくないです。某誤訳量産サイトが適当な記事を書いていたので、なにか書かねばと思って書いているという程度のまとめ記事です。間違いなどあればご指摘ください） 何が起こるのか Ryan Sleeviさん（Googleの人）がBlink-devのメーリングリストに投稿したこれにまとまっています：https://groups.google.com/a/chromium.org/d/msg/blink-dev/eUAKwjihhBs/rpxMXjZHCQAJ 経緯についてはいったん飛ばして、どのようなアクションが提案されているのか見ます。 To restore confidence and security of our users, we propose the following steps: A reduction in the accepted
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
Android 開発初心者向け めちゃくちゃ役に立つ無料動画チュートリアル200個! | Last Day. jp
Android 開発初心者向け めちゃくちゃ役に立つ無料動画チュートリアル200個! 最終更新日： 2013/07/15 Android開発 こんにちは@sayobsです。iPhoneアプリを2ヶ月で作った時もYouTubeにある無料動画チュートリアルを多いに活用しました。 C言語すら知らなかった私が２ヶ月でiPhoneアプリをリリースするまでにやった事。 | Last Day. jp２ヶ月間独学で勉強したiPhoneアプリが遂にリリースされました。 … Androidのチュートリアルもあるかな?と思いYouTubeで検索してみると沢山出てきました。僕がiPhoneアプリ制作の時にお世話になったthenewbostonさんは200個もAndroidの無料チュートリアル動画も作っていました! これを見た時は感動しました!!チュートリアルの内容は英語ですが簡単な英語です。 Eclipseでの環
チームのマネージャーが、自らの責務をジョブディスクリプションとして明文化することは難しい。職務内容や権限を、断片的にしか書けないかもしれない。もしそうなるなら、実務も断片的になっている可能性がある。 チームマネジメント（組織マネジメント）という活動は、個々のマネージャーの経験や関心によって、断片的になりやすいように感じている。断片的とは、マネジメント活動が、責務の一部の領域に偏ってしまっていたり、問題を検知してはじめてその領域がマネジメント範囲であることを知る、といった様子を指している。 このような状態になる背景は、マネージャーにとって、マネジメントが、日々の実務を通して蓄積された経験に基づく活動になっているからではないか。マネージャーは孤独だ。ひとりでその責務を担う。エンジニアとは違い、チームで協働するわけではない。だから、形式知として言語化されず、個人の経験として暗黙知にとどまる。その
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 業界動向 ＞ 市場動向 ＞ AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 業界動向 業界動向記事一覧へ [市場動向] AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 2015年7月15日(水)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト 米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図（ランドスケープ）を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。 例えば、Machine Intelligence（http://www.shivonzilis.com/）。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intel
判明してません。『「ウコン」(ターメリック)には薬効はないことが判明』はガセ：データイズム：オルタナティブ・ブログ
偽ニュースサイトが英語圏で蔓延しているとか、インチキまとめサイトとかが話題ですが、偽情報は日本のニュースメディアでも広がっているようです。Gigazineが報じた、記事『健康食品「ウコン」(ターメリック)には薬効はないことが判明』はその典型で、元の論文の趣旨とは全く逆であることがわかりました。 問題を指摘したのは、B2Bマーケティングハッカーとして大注目の元GEヘルスケア飯室 淳史氏です。飯室氏は薬剤師資格を持たれている医薬品論文にも慣れた方です。 飯室氏の説明を3つのポイントでまとめてみました。 論文の調査対象は ウコンでなくその主成分たるクルクミンであって、対象をすり替えている 主成分のクルクミンの薬効を統計的に見ると否定するという見解ではあるけど、この手の論文は膨大にあって、薬効が見えないという論文一つで「判明」なんてしない。 そして、論文自体が 「もちろん、天然ウコンの抽出物が、人
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
![手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9046fd088b617abd85f292067c0ab3cbdd95f3d5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20181016%2F20181016230453.jpg)
はじめに Webパフォーマンスはパフォーマンスエンジニアリングの1つの分野 Webパフォーマンス管理は、Webサイトの非機能要求の性能や可用性を扱います。 専門用語では、コンピュータの登場と時期を同じくして登場したパフォーマンスエンジニアリングという分野に属します。 パフォーマンスエンジニアリング パフォーマンスエンジニアリングとは、Wikipediaでは以下のように記載されています。 Performance engineering encompasses the techniques applied during a systems development life cycle to ensure the non-functional requirements for performance (such as throughput, latency, or memory usage) w
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編2 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
惰訳 - Barack Obama Inauguration Speech in Full : 404 Blog Not Found
2009年01月21日06:00 カテゴリ 惰訳 - Barack Obama Inauguration Speech in Full 「惰訳 - Barack Obama's acceptance speech in full」に引き続き。 今回は、 ABC News: FULL TRANSCRIPT: President Barack Obama's Inaugural Address オバマ大統領就任演説：全文（１） - 毎日ｊｐ(毎日新聞) と勝利宣言の時よりも全文原稿が早く出回ったようで、相変わらず左目も見えない状態でリンクのみでお茶を濁そうかとも思ったのですが、毎日.jpの全文翻訳が翻訳というより通訳だったのでちょっと手を入れるつもりが全文訳し起こしていました。 それでは、以下のとおり。 Dan the Translator My fellow citizens: 市民の皆さん
短期記憶として一度に覚えられるものは、ほとんどの人が「異なる4～7個」のものだけだそうです。この限界を超えるには、「チャンキング」と呼ばれる、かたまりで覚える記憶テクニックを使うといいようです。いくつかのアイテムをグループ化することで、よりたくさんのものを覚えることができるようになります。 チャンキングをする時には、一見は何の関係もないようなバラバラの情報に、何か意味あるもの、つまり「覚えやすくなるようなもの」を追加します。例えば、「トマト、イチジク、レタス、オレンジ、リンゴ」というような買い物リストを覚えなければならない場合は、その頭文字を取って「トイレ、檻（オリ）」という風に、バラバラに覚えるよりももっと覚えやすいかたちに変えます。いわゆる語呂合わせです。 電話番号（携帯電話が登場する前は特に）や歴史の年号を、語呂合わせで覚えたことがある人も多いのではないでしょうか。このように、記憶し
はじめに IoT（Internet of Things: モノのインターネット）時代到来により、様々なセンサ・デバイスがインターネットに繋がるようになり始め、多種多様なガジェットが開発・販売されるようになってきました。 モノのインターネット - Wikipedia IoT Funding Guide | 2019 and Historic Timeline of Internet of Things Acquisitions and Venture Capital Investments 私はインターネットにつながる PC / スマホ以外のガジェットとして、WeMo Motion / WeMo Switch / Hue / Netatomo / Blink(1) / iRemocon / Future Home Controller / Pebble 等を保有しているので、これらを組み合わ
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Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
単語が目に飛び込んできてすごい速度で文章を読めるようになる「Spritz」
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数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
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オンラインで無料で読める統計書22冊｜Colorless Green Ideas
Amazon、AWSでのオンライン「機械学習大学」を無料で開講 - ITmedia NEWS
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Sign-in form best practices | Articles | web.dev
機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
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類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
エンジニアリングスキルで捉えるチームマネジメント - mtx2s’s blog
タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
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Webパフォーマンス管理の基本 1 - Qiita
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Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ - Qiita
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
短期的にも長期的にも記憶力を伸ばすテクニック「チャンキング」 | ライフハッカー・ジャパン
色んなガジェットを組み合わせた部屋を作ってみたので色々と考察してみた - 凹みTips