個人的に注目しているAdvent Calendarまとめ（2019年版） - karaage. [からあげ]
2019年注目のAdvent Calendar 今年もやってきました、Advent Calendarの時期です。Advent Calendarというのは、12月中に毎日クリスマスまで技術的な記事を交代で投稿するというお祭り的なイベントです。主に、Qiitaという技術記事投稿のプラットフォームとAdventarというAdvent Calendar専用のプラットフォームで行われています。Adventarは、技術以外のジャンルの記事も投稿されています。 いつものように個人的にチェックして追いかけているAdvent Calendarをまとめておきます。自分のメモなのですが、よろしけば参考にしてみて下さい（私と趣味趣向が似ている人向け、そんな人いるのか？） そして、Qiitaでは今年もプレゼント企画があるようです。最新式のMacが当たるようなので気になる方はチェックしてみて下さい。 モノづくり（電子
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Google、全身キャプチャと深層学習で3Dアバター生成 任意のシーン、照明に合わせレンダリング可能
Googleの研究チームは、 ディープラーニング（深層学習）と独自の撮影機材を用い、3Dアバターを生成できるパフォーマンスキャプチャーシステム「The Relightables」を開発した。従来は難しかった、任意のバーチャル環境に合わせ、照明の当たり方を変える「再ライティング」が可能になり、表現のリアリズムレベルを大きく引き上げられる。 Googleは、ボリュームキャプチャーシステム「LightStage」のカスタマイズ版を用い、捉えた人の動きをバーチャル環境で写実的にレンダリングする手法を研究・開発している。 LightStageは、全方位に複数の照明とカメラを配置した直径3.5メートルの球形ドーム型キャプチャーシステム。大量の照明を制御しながら形状や質感を高精度で読み取れる。このLightStageをカスタマイズし、複数の深度センサーなどを設置することで、新たなボリュームキャプチャーシ
普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を
PDFファイルをExcel形式やテキストに変換してくれるサービス | ライフハッカー・ジャパン
紙ベースやPDFファイルで資料を渡されるときに、ExcelやWordで処理したい…と思うことがあるかと思います。そんなときに便利なWebサービスをご紹介したいと思います。 『PDF.to』は、PDFファイルをWebページ上で一発変換してくれるサービスです。紙ベースの資料は写真やスキャナからPDF化して利用できます。 クリックしてファイルをアップロード、選択したファイル形式に自動で変換、ダウンロード…と操作手順がシンプルなのがツボな、この便利サービスについて見ていきましょう。 PDF変換先の形式が豊富Screenshot: 山田洋路 via PDF.toPDFファイルをテキスト形式にしておけば、PDFファイルをそのまま編集するよりも自由度が高く、使いまわしも効きますよね。『PDF.to』では、ファイルをアップロードするだけでテキスト形式やCSV形式、画像形式などに変換できます（その逆も可能で
世界中で「データサイエンス」が普及し始めた理由 | ZUU online
(本記事は、中澤公貴氏の著書『データ分析チームの作り方』秀和システム2019年9月18日刊の中から一部を抜粋・編集しています) データサイエンスが世界中で普及し始めた理由は、「機械学習分野の研究」「コンピューター処理速度」「クラウドコンピューティングとビッグデータ処理技術」「データ解析分野のオープン化」の四つの分野が大きく寄与していると言われています。それぞれ見ていきましょう。 機械学習分野の研究 まずは、深層学習など様々な分野の機械学習研究の発展があげられます。例えば、深層学習は、モデルの隠れ層を増やすことでデータの複雑なパターンの学習が可能となります。 また、これまで特定分野の研究者が手間ひまかけて機械学習用の特徴量(※1)を開発していましたが、その一部が機械学習モデルに内包された点も発展に寄与しているでしょう。 例えば、画像解析で、犬の画像と猫の画像を分類することを目的としたモデルを
「AIによる動画要約研究」に激震。今までの自動動画要約技術はランダム抽出と大差なかった？ | Ledge.ai
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データサイエンスはつまらない（パート1）【後編】 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のIan Xiao氏は、顧客企業に機械学習ソリューションを提供するカナダの企業DESSAにおいて「契約リード（Engagement Lead）」という肩書で機械学習プロジェクトを指揮管理しています。同氏がMediumに投稿した記事「データサイエンスはつまらない（パート1）」では、データサイエンス職におけるつまらない側面が解説されています。 同氏の甥はコンピュータサイエンスの修士課程で勉強しており、卒業後はデータサイエンス職に就きたいと考えていると聞いて、同氏は甥が正しい判断を下せるようにデータサイエンス職における「つまらない」側面をあえて伝えようと決意しました。 データサイエンス職を志望する若者は、仕事に就けば機械学習モデルの構築のような知的にエキサイティングな業務に携われると思い込んでいます。しかし、現実には業務時間のほとんどを退屈でつまらない仕事に関わることになる、と同氏は指摘しま
フリー&ノンコーディングでAI開発できるツール5選｜箕輪 旭
AIといえばPythonや統計学の話になりがちですが、今どき専門知識が無くてもAIを便利に活用することは可能です。 今回は、フリーかつノンプログラミングでAIを動かせる便利なツールを紹介します。 IBM WatsonテレビCMもやっていて、一番有名なやつですね。 画像処理から言語処理までメニューも豊富で、小規模な利用であればずっと無料で使えるのが魅力です。 ■主なサービスメニュー Visual Recognition(画像認識) Tone Analyzer(感情分析) Speech to Text(音声認識) Watson Assistant(チャットボット) Language Translator(翻訳) Personality Insights(性格分析) Text to Speech(音声合成) Discovery(文書検索) 他 Nanonets画像認識に特化したGUIサービスです
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