ロシアの美少女ハッカーによるAI機械学習入門【CV上坂すみれ】｜paizaラーニング転職・就活情報から未経験向け求人や動画学習まで、IT／WEBエンジニアに特化した総合求職・学習サイト「paiza（パイザ）」。 プログラミングスキルチェックを提供し、学歴や職歴ではなく「技術がある人」が評価され、活躍できる社会の実現を目指したサービスを提供しています。
AIが見つけた、埋もれたQiita良記事100選 - Qiita
背景 Qiita殿堂入り記事、と、７つの「驚愕」 良い記事なんだけどなかなかいいねがつかなかった記事を、 AIによって発掘したいという試み。 または、機械によって「いいね」かどうか判断させたり、 何いいねになる記事なのか、予測することは可能なのか？という問題を考えてみたい。 以下の２つの記事の中でも少し予告していた、 一番難しそうな内容に挑戦してみる。 Qiita殿堂入り記事ランキングを作った物語（2018/06/29投稿） Qiitaの記事データの取得と、全体感について記載。 既にいいねを多数集めている「良記事」を「殿堂入り」として月ごとにまとめ。 直近１年のQiita記事分析で分かった７つの「驚愕」（2018/07/03投稿） 直近の記事データから、傾向分析を実施し、 様々な知見や気づきを得ることが出来た。 上の記事を読んでいない人へのまとめ。前回までのあらすじ Qiitaのデータを分
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人工知能が絶対にできないこと――AI研究の難問「フレーム問題」を考える
ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・M・クリステンセン教授が書いた『ジョブ理論』（現訳は『Competing Against Luck』。日本語訳は2017年に刊行）には、私のような“ひよっこデータサイエンティスト”が仕事をする上で忘れてはならない教訓が記されています。 データは、顧客が「なぜ」ある選択をするのかについては、何も教えてくれない 教授は自身の身長や家族構成などのデモグラフィックを例に挙げ、「今朝、ニューヨーク・タイムズを買うという行動を私に選択させたのは、こうした特徴のせいではない」として、相関関係と因果関係を取り違えてはならないと強く訴えます。 この話を思い出すたびに、「手元にあるデータが世界の全て」だと思い込んで分析するとロクな結果にならないと、身につまされる思いでいっぱいになります。 苦労してたどり着いたダンジョンの奥にある宝箱には、絶対に強い武器や防具が入って
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
![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]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
邪魔な物体を塗りつぶすだけでAIが画像を違和感ないレベルに自動修正する技術「Image Inpainting」をNVIDIAが公開
写真の情報が欠落した部分を自動で補正する技術「Image Inpainting」をNVIDIAが公開しました。ディープラーニングを使って実現したImage Inpaintingは、写真の中の要らない物体をキレイさっぱりと消し去ってくれます。また、画像の欠落部分の意味を理解して、自然な内容を補うことも可能です。 [1804.07723] Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions https://arxiv.org/abs/1804.07723 New AI Imaging Technique Reconstructs Photos with Realistic Results - NVIDIA Developer News CenterNVIDIA Developer News Center https:/
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦 (1/2) - ITmedia NEWS
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦（1/2 ページ） 「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。 IT化に取り組んだ10年 電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
AIファースト時代のSEOはどうなる？―辻正浩さんに“SEOに効く”Web制作でのポイントを聞いてみた！
連載： Webの未来を語ろう 2018 (3)HTML5 Experts.jp編集部の馬場です。毎回豪華ゲストをお呼びして、Webの現在と未来について語っていただく公開座談会企画「Webの未来を語ろう」シリーズ第3弾！ 今回は検索エンジン最適化（SEO）の第一人者である辻正浩さんをお招きし、2018年のSEOを語る上で欠かせないことやWeb制作で気をつけたいポイント、「AI First」時代のSEOはどうなっていくのかなどを語っていただきました。 今回のゲスト 辻正浩さん（株式会社 so.la 代表取締役SEO） Search Engine Optimizer。 1974年北海道生まれ。営業、広告制作、Web制作の経験の後、株式会社アイレップでSEOの専門家としての活動を開始。様々な業界・規模のWebサイトのSEOを担当する。 2011年10月に独立の後、株式会社so.laを設立。SEO専
ディズニーも使い始めたGoogleのAIテクノロジー、何が凄い?
AIやMachine Learning(機械学習)はうちの会社に関係ない……なんて時代はもう過去のものになるかもしれない。米Googleが1月17日に公開した「Cloud AutoML Vision」は、データさえあれば素人でも機械学習の力を多分に活用できるサービスだ。 機械学習をさまざまなサービスに適用 これまでもGoogleは、一般ユーザー向けに「Googleフォト」や「Google翻訳」「Google Home」で機械学習、AIのパワーを提供してきた。例えば、Googleフォトに写真をアップロードすれば、クラウドが写真上の風景や人を自動で認識してさまざまなキーワード分類を行う。 「山」や「海」といった風景はもちろん、「犬」や「猫」といった動物も認識し、キーワードで検索しただけで関連度の高い写真をピックアップできる。特に性能の高さを示しているのが人間の顔の抽出機能だ。同一人物の写真が複
データサイエンティストは不要？グーグルCloud AIの脅威
AI（人工知能）時代における花形の職業とされたデータサイエンティストにとって、受難の時代がやって来そうだ。「AIを作るAI」が、AIを作る仕事を人間から奪おうとしているからだ。米グーグル（Google）が2018年1月に発表した「Cloud AutoML」がその先駆けだ。 「これまで数カ月を要していた画像認識モデルの開発期間を1日にまで短縮できる」。グーグル Cloud AI部門の研究開発責任者であるジア・リー（Jia Li）氏は、Cloud AutoMLの威力をそう説明する。Cloud AutoMLはその名の通り「機械学習（ML、Machine Learning）を自動化（Auto）するAIだ。 グーグルはまず、画像認識AIの開発を自動化できる「Cloud AutoML Vision」というサービスを開始した。Cloud AutoML Visionでは、ユーザー企業の業界や業種、業務内容
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
手書き文字をデータ化するAIサービス「Tegaki」開発秘話｜@DIME アットダイム
長身の飯沼純（42才）とエリック・ホワイトウェイの二人が、共同代表を務める株式会社Cogent Labs（以下・コージェントラボ）。“AIで、あらゆる人々にとって、より良い世界を作り出すことを目指す”と謳うベンチャー企業だ。2015年半ばから本格的に事業を開始した二人は、昨年２月に第三者割当増資を実施し総額13億円の資金を調達。昨年８月には人工知能（以下・AI）技術を駆使し、手書きの文字や活字を高精度で読み取る「Tegaki」を発表した。 「Tegaki」は金融機関や公共料金の申込書、病院での問診票や診断書、アンケート用紙、テスト答案等々、様々な業界で使われてきた手書き帳票の文字を、99％以上の制度で読み取り、テータ化するプロダクト。これまで人の手で入力されることが多かった単純作業の圧倒的な効率化を実現した。 渋谷区代官山のオフィス。木造りのフローリングとブラウンを基調にした開放感のある室
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
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GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功 人類作よりも優れた性能 - ライブドアニュース
