TechCrunch | Startup and Technology NewsFormer Autonomy chief executive Mike Lynch issued a statement Thursday following his acquittal of criminal charges, ending a 13-year legal battle with Hewlett-Packard that became one of Silicon Valley’s biggest…
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
ジョージア工科大、TAが人工知能だったことに学生の誰も気づかなかった
ジョージア工科大、TAが人工知能だったことに学生の誰も気づかなかった2016.05.12 11:2510,549 福田ミホ 約1カ月、人間のフリをして気づかれず。 この春、ジョージア工科大学インタラクティブ・コンピューティング学部のオンライン講座に、ジル・ワトソンというティーチング・アシスタント（以下TA）がいました。学生は彼女にオンラインフォーラムで質問し、随時回答をもらっていました。ジルがじつは人工知能だとは知らずに。 ジルは学生からの全質問に答えていたわけではありませんが、答えるときは97％の確信度で答えていました。ここでいう｢確信度｣とは、｢正確度｣とはちょっと違います。ジルを開発したAshok Goel教授は、彼女の回答が必ずしも毎回完ぺきではないので、確信度が97％以上のときだけ回答するように動かしていたんです。彼女は今年3月末から4月末にかけての約1カ月間、コンピュータサイエ
機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
闇を走るロボットカー、フォードがヘッドライトなしの自動運転に成功 [インターネットコム]
人間の手も目も借りず、Ford（フォード）のロボットカーが闇の中の道を走り抜けた。ヘッドライトも点けず。そんな話題がインターネット上で注目の的だ。 4月中旬の発表によると、フォードのハイブリッド車「Fusion Hybrid（フュージョンハイブリッド）」の実験用モデルが、夜に明かりも点けず、自動運転でアリゾナの砂漠を走り回ったそう。
![闇を走るロボットカー、フォードがヘッドライトなしの自動運転に成功 [インターネットコム]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6abbef35d6041bc62fcd3c7b1755d8a49aa15ad4/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.internetcom.jp%2Fupload%2F201604%2Fimages%2FDriver-wearing-NVG.jpg)
ＧＤＰ６００兆円へ “人工知能などに投資増” 方針案 | NHKニュース
政府の経済財政諮問会議は、安倍総理大臣が目指すＧＤＰ＝国内総生産６００兆円の実現に向けて、ＡＩ＝人工知能やビッグデータなどに関する研究開発投資を、２０２０年度までにＧＤＰの４％以上にすることを目指すなどとした、方針案を取りまとめました。 そのうえで、人口減少・少子高齢化や生産性の低い働き方など、構造的課題に対処し、働き方改革を進め新市場を開拓することなどで、需要を拡大していくことが重要だと指摘しています。 そのための具体的な方策として、ＡＩ＝人工知能やビッグデータなどに関する研究開発投資を、２０２０年度までにＧＤＰの４％以上にすることを目指すとしています。 また、ＴＰＰ＝環太平洋パートナーシップ協定を契機に、外国企業の投資を促進するための方策や、外国企業の進出の障害となっている課題の解決策を政策パッケージとして取りまとめるとしています。 さらに、個人消費を喚起するため、来年以降も企業収益に
ジャズを自動作曲する人工知能「deepjazz」、AIが作ったジャズはこんな感じ
By Jimmy Baikovicius プログラマーのJi-Sung Kim氏が36時間のハッカソンで作り上げたという自動ジャズジェネレーターが「deepjazz」です。deepjazzはPython製のディープラーニングライブラリである「Keras」と「Theano」を使用して作り上げられた2層構造の「Long short-term memory(LSTM)」で、MIDIファイル(音源データ)を与えると音楽を学習してオリジナルのジャズを作曲してくれます。 deepjazz: deep learning for jazz http://deepjazz.io/ 「deepjazz」は、Googleの「AlphaGo(アルファ碁)」やIBMの「WATSON」などのような、人工知能(AI)の一種です。Googleのアルファ碁は囲碁を打つ能力に特化したAIですが、deepjazzはその名の通り
(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連
地下鉄で撮影された写真からSNSを特定してプロフィール写真と比較される「Your Face Is Big Data」
地下鉄でたまたま見つけた人を撮影して、ニューラルネットワークベースの顔認識アプリにかけることで、SNSのプロフィール写真から本人を特定可能なことを証明する「Your Face Is Big Data」というプロジェクトが公開されています。 Конец анонимности: Идентификация случайных попутчиков - Bird In Flight https://birdinflight.com/ru/vdohnovenie/fotoproect/06042016-face-big-data.html Russian photographer matches random people with social network photos | Russia Beyond The Headlines http://rbth.com/science_and_te
“自閉症” 脳の働きの違いを人工知能で特定 | NHKニュース
発達障害の１つ「自閉症スペクトラム障害」は、脳のどの部分に働きの違いが見られるのか、人工知能を使って具体的に特定することに東京大学や民間の研究機関などのグループが成功し、的確な診断や治療法の開発につながる成果として注目されています。 グループでは、発達障害の１つ「自閉症スペクトラム障害」がある人とない人、合わせておよそ２００人の脳の内部を撮影したＭＲＩの画像を人工知能を使って分析しました。その結果、脳の中で情報をやり取りしているおよそ１万の回路のうち、障害がある人は、障害がない人と比べて、特定の１６の回路のすべてか多くに、働きの違いが見られることが分かりました。 ほかの人とのコミュニケーションに難しさを抱える「自閉症スペクトラム障害」がある人は、全国におよそ１００万人いるとされていますが、人によって症状が異なり、医師による問診では正確な診断が難しいという課題があります。 このため、研究グル
TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべにっき ♨
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
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日本人が覚醒することで、「シンギュラリティ」への道は拓ける──齊藤元章
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