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はじめに 最近、画像分類系のアプリを立て続けに5種類くらい開発しました。 そういう状況もあって、画像系のAI技術のおもしろさにハマり、いろいろと研究しています。 中でも特に興味を持っているのが去年くらいから爆発的に流行っているGAN。ニュースでもたびたび取り上げられ、AIテクノロジーの進歩の象徴のように扱われているような感があります。 例えば、以下のようなニュース - AIが描いた肖像画、約4900万円で落札 - 「どっちの顔が偽物？」GANで生成したフェイク画像を見分ける訓練サイトをワシントン大学教授が公開 - 架空のアイドルを自動生成しまくる「アイドル生成AI」が誕生、どこかで見たことがあるようなないような顔が生成されまくり - 「写真が証拠になる時代は終わった。」 これはGANのすごさが手軽に体験できるスマフォアプリ。一部無料で使えます。一度使ってみると、その未来感におどろきます。

【追記 2019/02/12】 記事の中で、QnA MakerはDeep Learning系のRNNアルゴリズムを使ってるんだろう的なことを書いたのですが、製品開発チームの人に聞く機会があって知ったのですが、どうやら違ったようです。何のアルゴリズムかは正確に確認できてないのですが、おそらくTF-IDFからのcosine類似度とかを使ってそうで、それは比較的昔からよく使われる手法だと思います。最近、Deep Learningばっかりが存在感を増しているので、「Deep Learningが先進的ですべてにおいて優れている」と勘違いしがちですが、冷や水をかけられた気分です。 へんな先入観なく、幅広いデータ分析アルゴリズムを考慮していかないとなと思わされた一件でした。 あー、だからモデル作るの滅茶苦茶早いのかー。 はじめに 前回、「Microsoft Cognitive Toolkit」っていうD

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに MicrosoftのDeep Learningツール（Cognitive Toolkit）を使った自然言語分類技術を、機会あって本気で実装したので共有しようと思います。 今回のテーマは自然言語分類技術としていますが、もう少し具体的にいうと 自然言語の質問文に一問一答形式で回答するチャットボット です。「チャットボット」という言葉でも少しイメージが広くなってしまうので、今回は「ヘルプデスクの代替として使う問合せチャットボット」に限定します。本投稿ではQAチャットボットと呼ぶことにします。具体例としては、こんなやつ。 LOHACO

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに インターネットを探し回ったのですが、Microsoft Cognitive Serviceの１つであるCustom Speech Serviceの使い方をかみ砕いてブログなどで書いてくれているサイトが日本語では存在しませんでした。 結構よくできたサービスなのに、そんなに人気ないんだっけ？ 最近本気でこのサービスを検証する機会があり、理解を深めることができたので、使い方を共有しようと思います。 Custom Speech Serviceの概要 MicrosoftのAIサービス的な位置づけのCognitive Serviceの中の

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Microsoftの音声認識技術を機会あって本気で検証したので、共有しようと思います。 音声認識技術はAIキーワードに含まれる技術の一つなのでAIが流行りだした２年前くらいから話題になり始めたのですが、特にHotになったのは去年2016年の年末にGoogleとMicrosftが立て続けにニューラルネットワークベース（ディープラーニングベース）のAPIを、誰でも使えるサービスとしてリリースしてからだと思います。 GoogleとMicrosoftが発表したニュースのキャッチコピーは認識精度が「人間並みに到達」だったので、かなり強い

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Microsoftの開発者向けイベントの de:code 2017に行ってきました。 最近の目立った技術は、ほぼすべて海外産なので、情報は英語で仕入れるしかなく、 日本語で最新の技術を学べるこの機会は、すごくうれしいです。 印象的なのはなんといっても、エバンジェリストの西脇さんとメディアアーティストの落合さんのセッションで、私の息子の写真がでてきたことかな。 ドキッとしました。 この記事のこの写真。 西脇さん、 使ってくださってありがとうございます。m(_ _)m そのセッションの中でも紹介されていたCustom Vision

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※重要 2019/04/15 追記 時が過ぎて、QnA Makerが成熟した製品に成長したため、ヘルプデスクなどでよく利用される1問1答シナリオ(FAQシナリオ)ではQnA Makerが最適なソリューションであると考えています。そのQnA Makerについて説明する投稿を以下にしています。 2018年12月の投稿・・・MicrosoftのFAQチャットボット技術を検証してみた〈QnA Makerでの実装〉 ※重要 2018/04/14 追記 1年半前にこの投稿を書いた時はLUISはリリースされて間もなく、その後ヘルプデスクの質問対応を代

はじめに 去年はいろんな企業で、「IoTください！」がブームでしたが、 今年は「AIください！」がブームとなっているように思います。 「AI」や「人工知能」という言葉が、ニュースやCMで面白がって使われるので、 みんなよくわからないけど「すごい。」とか「こわい。」とか言っている。 AIっていうのは、ITエンジニアにとっても理解しにくい概念なので、 データ分析系に関わっている人であったとしてても、 よく理解できない人がほとんどなんじゃないかなって思う。 BIなどのデータ分析系の開発歴7年くらいの僕も 「AI」って何？「機械学習」？「Deep Learning」？ って感じで全然理解できなくてで必死でAIと名のつく本をほとんど読みあさり、 なんとなくですが、形がわかってきた気がするので、まとめてみます。 AIという言葉 定義的に説明すると人工知能学会が出されている「人工知能とは」 という書籍が

はじめに 昨日夜2時からGoogle I/Oのキーノートを見ていて寝不足の今日。 最近Googleの発表も面白いので、リアルタイムで見てみたが、 僕はやっぱMicrosoftのBuildとかde:codeとかの方が心躍るなと思いました。 なんか実際に動作させるデモとか少ないよね？ ビデオとか実際にやってないデモばっかに感じました。 Microsoftのイベントだと新しいデバイス出したら、 その場で試して見せるのがお約束になってるのに。 で、そのGoogle I/O見ていて、 AI技術の一部としてでていた画像認識APIを見て、 Microsoftのすご過ぎ画像認識と比べてどっちがすごいか試したくて しかたくなくなりやってみました。 使ったサービス ・Google Cloud Vision API https://cloud.google.com/vision/ ・Microsoft Comp

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに 少し前に流行ったHow-old.netのバックで使われているというなんとなく高度そうな機械学習APIを試してみました。 概要と、感想を書いてみます。 #APIの概要 こんな感じのAPIらしいです Microsoft Project OxfordというイギリスのMSの人たちが作ったAPI集の１つ。Face系以外にも色々ある。 AzureのMarket Placeで購入して利用する。値段も1分間に20回以下、月5000回以下ならFreeです。それを超えてもあまり高くないですね。あまり儲ける目的じゃなさそうです。 顔認識と一口にい

#はじめに 前回、機械学習で作られた画像認識サービスのGoolge Cloud VisionとMicrosoft Computer Visionの認識結果を比較してみました。 http://qiita.com/tomohiku/items/2969db0c13582c5bc4b3 続いて、AIやデータ分析関連では最近どこの企業にいっても検討していると聞くようになったIBM Watsonファミリーの画像認識を試してみました。 どうやらIBM Watsonというブランドで提供されている画像認識は、AlchemyAPI社から買収した機能のようです。そのため、AlchemyAPI社で提供されているデモサイトで前回と同じ画像を試しました。 #使ったサービス ・IBM傘下のAlchemyAPI社 Alchemy Vision ログインなど無しで簡単に試せるデモサイトがあったため、そちらを利用 http

Azure StreamAnalysisからPower BI Dashboard(まだ今はPreview)にデータを出力できるようになり、 Azureでリアルタイム可視化する機能群がそろったとのことで、さっそくやってみました。 どんなことかっていうと ①多数のIoT機器が生成したデータを ②リアルタイムに更新されるグラフで可視化する 航空管制塔とか鉄道の管制室が、リアルタイムに飛行機とか電車のデータを見てるよね？ あんな感じのリアルタイムの可視化が 数時間で低難易度でできるようになったことが新しい。 運用コストもめちゃくちゃ安し。 クラウドってすごいねーっていつも思います。 今回初めてやってみましたが、5時間くらいで一通りの流れが作れました。 たぶん２，３回やれば、1時間以内で作れるようになりそうな気がします。 ●アーキテクチャはこんな感じ ①IoT機器(たとえばセンサーにBluetoot