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①きゅうり農家小池さん『俺が人工知能だ！！！』 news.mynavi.jp 機械学習界隈で「きゅうり」といえば知らない人はいない小池さんのきゅうりマシン奮闘記の振り返りとこれから的なお話。 実は筆者が人生で初めてバズった記事がきゅうりマシンを紹介した記事だったりするので個人的にファンでずっと応援してます。 何はともあれ、誰もが注目してしまうのはここでしょう。 1.4倍の作業スピードの向上が図れたが、半年後にはわたしの判断能力が向上したため現在は使っていない。 学習用の正解データ作りすぎて「俺が人工知能だ！」状態。 め 　っ　 ち　 ゃ　 わ　 か　 る　 … ！！！　完全に機械学習アルアルです。 「当初は完全自動化を目指したが、最終的には”人間のサポート”役と位置付けた』という話も納得しか無い。 人間が行うリアル世界の活動を完全に機械学習で完全に代替えする難しさを実地で実践されてて尊い。

① 五万回くらい頷いたし、全ページニヤニヤが止まらないので分析官は電車閲覧注意なスライド docs.google.com 分析案件あるあるなパターンをまとめたスライド。完全なアリよりのアリでマジ卍すぎて苦笑がとまらない。 @chezouさんによるkawasaki.rbでの発表資料。 機械学習工学研究会で話足りなかったことを話されたスライドのようです。機械学習工学会のスライドとの砕け方の落差が好き。 個人的に一番笑ったのは、 「我が社はデータが山のようにあって」 「はいはい、MySQLに1億レコードね」 ② いろんなGAN GAN + Ethereum + Anime = https://t.co/QyUgvThvHb pic.twitter.com/HUsIilntml— hardmaru (@hardmaru) 2018年5月22日 jirou interpolation video E

① AI開発を受託会社に発注する際の心構え、「”AIガチャ”の回し方」がウケるw（が、ワロエナイ） 今週最も笑った記事。AI業界にいる人はニヤニヤすることでしょう。 note.mu 140文字で伝えきれない想いを、noteに綴りました。 会社でAIの導入検討したり、開発を依頼する方は必読です！ ちょっと長い（4000文字）なので、後で読むのもよろしいかと。 注：悪意と偏見のフィクションなので、真剣に読んで怒らないこと。https://t.co/SfHeBs48IN— マスクド・アナライズ (@maskedanl) 2018年5月15日 世の中の「AI受託開発会社」の技術ステータスや、実際に発注すると何が起こるのかの「あるある」話を面白おかしくまとめてくれてます。ただし、面白おかしいのは筆者による文才であって、内容自体は笑えないかも… 紹介されているのは、大手SIer/外資系企業/有名なAI

ゾゾスーツ続報。3Dデータ表示がめっちゃかっこいいんだが！ mwwlog.com さっそくゾゾスーツの使用感レビューブログが出てました。アツいサービスはブロガーが放っとかないのです。 センサーでピッと計測する前バージョンよりも、さすがに計測方法がめんどくさそうです（画像撮影時の注意事項がかなり多そう）。でもそもそも頻繁に撮影するものでもないのでok。 計測結果の3Dデータもめちゃくちゃかっこいいし、測定精度もミリ単位で表示されるようです。計測後はゾゾタウンアプリにデータがリンクされ、商品のサイズ選択時に「あなたのサイズはこれ！」と明示的に教えてくれるそう。もうこれ最高じゃないですか…。絶対自分サイズのシャツ買う。 マーカーを読み取る技術者も既にでてきたぞ。 AI活用で新たな政治スタイル目指す“ポリテック”の始動 this.kiji.is 小泉進次郎氏が新たな言葉を作って政治に浸透させようと

金属ガラス合成にも機械学習 gigazine.net 金属ガラス合成がどれほど難しいものかはわからないが、内容的には、無数の組み合わせが存在する中から現実的な材料の組み合わせを見つけさせる、というものらしい。 おそらく創薬分野の課題と似たような「膨大な組み合わせの中から特定の結合パターンを見つける」みたいな問題だと思うが、パターン認識こそ機械学習の得意分野。このような問題はいろんな業界に転がっているはずなのでこの数年はそういった簡単な問題が解かれる事例がまだまだでてくるはず。 NECが機械学習の特徴量抽出設計自動化技術で子会社設立。しかし新CEOのTシャツが気になって内容が入ってこない。 japan.zdnet.com かなり立派な会見っぽいのに、この服装で参加したNEC（新会社CEO）の方のメンタルの強さが気になって記事の内容が頭に入ってこない。 「特徴量の自動抽出」という半信半疑な話だ

「分析チームと機械学習チーム」は「内科医と外科医」の関係、になるほど。 mercan.mercari.com 世の中の企業が、「AI部署をつくらないと」「データ分析官を雇わないと」「でもどういったスキルセットの人を雇えばいんだ」と言ってる中で、やはりメルカリのデータ活用に関するノウハウや組織論は頭１つも２つも抜けている気がする。データ分析チーム（BIチーム）と機械学習チーム（MLチーム）を「内科医と外科医」と例えて両者の対象領域の違いを説明していてわかりやすい。 水樹奈々はビジネス書 PFN社長がモーニングサテライトに出たと思ったら、他社の社長がビジネス書を紹介してるコーナーで水樹奈々推しまくっててめちゃ笑ったわw インタビューワーも若干引いてるしw pic.twitter.com/225leDimte— 職業、イケメン。テラモナギ (@teramonagi) 2018年4月16日 PFN