オンライン英文校正ツール８つを徹底比較！ - 英語と英文法を学べるTrinkaブログ | AI英文法チェックツールTrinkaの公式ブログ
英語が第一言語でない人にとっては、カジュアルな英作文であっても、フォーマルな文書の作成であっても、文法やスペルのミスなく書き上げるのは簡単ではありません。でも、そんなミスを修正してくれるツールを気軽に使えたら世界が広がりませんか。英語でブログを始めたり、海外アーティストのSNSにコメントしたり、英語でスライド資料を作ったり、英文を躊躇なく書けるようになったら何をしたいでしょう。 オンラインの英文校正ツール、英文チェックツールの精度は近年飛躍的な向上を続けていて、無料で使えるものも出てきました。 現在、利用可能な英文校正ツールにはたくさんの種類があり、どれを選んでよいか分からないという方も少なくないでしょう。使いやすさ、分かりやすさなど、インターフェイスや機能面での違いもありますが、一口に英文校正ツールといっても、それぞれ独自のアルゴリズムを使用しており、ミスの検出精度は一様ではありません。
DeepLの“珍誤訳”が話題に 「I'm sorry」の日本語訳は？→「アイム・ソーリー・ヒゲソーリー」
DeepLの“珍誤訳”が話題に 「I'm sorry」の日本語訳は？→「アイム・ソーリー・ヒゲソーリー」 ゲーム「ACE COMBAT ZERO THE BELKAN WAR」に出てくるあるせりふを翻訳すると、なぜか5ちゃんねる（旧2ちゃんねる）の「なんでも実況J（ジュピター）」発祥のキャラクター「やきう民」のアスキーアート「彡(^)(^)」が登場することが話題になった翻訳サービス「DeepL翻訳」。同サービスで新たな“珍誤訳”が見つかり、Twitterで話題を集めている。 （関連記事：DeepLの翻訳結果に突如現れた顔文字「彡(^)(^)」が話題） soy乳（＠soynyuu）さんはDeepLで「I'm sorry」を日本語訳に変換した結果をTwitter上に掲載。日本語では「すみません」など謝罪を意味する言葉になるはずだが、DeepLは「アイム・ソーリー・ヒゲソーリー」と訳してしまうと
進歩がすさまじい「機械翻訳」、その理由をトップ技術者に聞く
リクルート入社後、事業企画に携わる。独立後、経営・組織コンサルタントとして、各種業界のトップ企業からベンチャー企業、外資、財団法人など様々な団体のＣＥＯ補佐、事業構造改革、経営理念の策定などの業務に従事。現在は、経営リスク診断をベースに、組織設計、事業継続計画、コンプライアンス、サーベイ開発、エグゼクティブコーチング、人材育成などを提供するプリンシプル・コンサルティング・グループの代表を務める。京都大学卒。国際大学ＧＬＯＣＯＭ客員研究員。麹町アカデミア学頭。 著書に『「一体感」が会社を潰す』『それでも不祥事は起こる』『転職後、最初の1年にやるべきこと』『社長！それは「法律」問題です』『インディペンデント・コントラクター』『愛社精神ってなに？』などがある。 組織の病気～成長を止める真犯人～ 秋山進 日本には数多の組織があり、多くの人がその中に属しています。組織は、ある目的のために集まった人た
自然言語系AIサービスと著作権侵害｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
第1 はじめに 自然言語処理技術の発展に伴い、自然言語AIを利用したサービスが大変盛り上がっています。 たとえば、検索、要約、翻訳、チャットボット、文章の自動生成、入力補完などのサービスで、近いところで有名なのは、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」ですかね。これは約45TBにおよぶ大規模なテキストデータを学習し、あたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能な自然言語モデルです。 【参考リンク】 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 進化が止まらない自然言語処理技術ですが、事業者が自然言語AIを利用したサービス（＊ここでは、データの処理がクラウド上で自動的に行われるサービスを前提とします）を提供する際に検討しなければならないことは、大きく分けると、学習済みモデルの構築フェーズの問題と、モデルを利用したサービス提供フェーズに関する問題に分かれます。 このうち、モデル
千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞 「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは：朝日新聞GLOBE＋
越智優真さん。最近ギターを始め、軽音楽部にも入った。機械学習の勉強は「一日2時間ぐらい」という＝木更津高専で、藤田明人撮影 木更津工業高等専門学校（千葉県木更津市）情報工学科に今春入学した越智優真さんは、４月、「Fixstars Amplifyハッカソン」（株式会社フィックスターズ主催）で、応募71作品の中で最優秀賞に輝いた。応募したのは中学3年のとき。他の応募者は、東大、東工大、早稲田大、慶応大、東北大などで専門領域を学ぶ大学生や大学院生が多く、越智さんの活躍は注目を集めた。 越智さんが応募したプログラムとアイデアの題名は、「浅（くて広い）層学習 少データでお手軽機械学習」だ。 機械学習は、人工知能（AI）が自分で物事を学ぶための技術だ。その一つとして「深層学習（ディープラーニング）」があり、画像認識、音声認識、文章の要約、翻訳など幅広い分野への応用が期待されている。 深層学習は一般に、
DeviantArt、投稿されたアート作品がNFTで無断転売されないようAIの監視を開始
DeviantArt、投稿されたアート作品がNFTで無断転売されないようAIの監視を開始2021.08.25 13:007,513 岡本玄介 作家の時間や労力が一瞬で盗まれるなんて、あってはならないことです。 世界中のイラストレーターや写真家といったアーティストが作品を投稿・交流するサイト｢DeviantArt｣にて、他人がアートワークを無許可でNFT（非代替性トークン）に出品したらすぐ発見できるよう、作品の類似性をチェックするAIソフトウェアが導入されました。 反転や色違いも発見するAI機械学習を使った画像認識ソフトの名前は、｢DeviantArt Protect｣と名付けられ、元画像が左右反転していても、ちょっと色味を変えていても、転売の疑いがあるNFT商品を見つけ出し、知らせが届くようになります。 泥棒たちはNFTボットなるもので自動的に作品を盗んでいるようで、かつてはアーティストが
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
Photoshopで加工した顔写真を見分けるAIツール、Adobeが開発
米Adobe Systemsは、Photoshopで加工した顔写真を見分けられるAIを開発しました。加工した部分を特定して、もとに戻すことも可能です。 加工された顔 開発はカリフォルニア大学バークレー校の研究者と共同で行いました。同社は過去の研究ではツギハギや複製などによる画像加工を対象にしていましたが、今回は顔のパーツを調整するPhotoshopの「Face Aware Liquify」機能を使って加工した写真を特定できるツールにフォーカス。この機能が人気があるためとしています。 検知された加工部分 研究ではConvolutional Neural Network（CNN：畳み込みニューラルネットワーク）に、多数の加工写真と元の写真をディープラーニングで学習させました。その結果、開発されたツールは99％の精度で加工された写真を特定できたといいます。一方人間では53％の精度でした。 またこ
日本古文書のくずし字、GPU活用したAI技術で自動解析進む
NVIDIAは5月20日(米国時間)、「AI Making Ancient Japanese Texts More Accessible｜NVIDIA Blog」において、日本の古文書などで使われているくずし字を現代の漢字に転写するため、ディープラーニングを活用したOCRシステムの開発にGPUが活用されていると伝えた。GPUは学習トレーニングおよび推論の双方において不可欠な要素だと説明している。 By the Book: AI Making Millions of Ancient Japanese Texts More Accessible くずし字は日本の古文書などで広く見られる表記方法の1つ。ただし、現代はくずし字を読める者は専門家の中でも限られていると言われている。記事では、このくずし字をディープラーニングを活用したOCRシステムを用いることで電子データに変換し、より多くのデータに研
深層学習で映像からモノラル音を立体化、「2.5D音響」の新手法
立体視できる3D画像は何十年も前から身近な存在だが、リアルな3D音響の生成は難しく、研究者たちは苦労を重ねて来た。ここに来てついにテキサス大学の研究チームが、機械学習アルゴリズムを用いて、映像を観ることでモノラル音から3Dに近い「2.5D」音響を生成できるシステムを開発した。 by Emerging Technology from the arXiv2019.02.25 59 21 1 0 近くの木で鳥のさえずりが聞こえたら、目で探さなくても比較的すぐに、その鳥のおおよその場所がわかる。道を渡るときに車のエンジン音が聞こえたら、大抵の場合、後ろに車が迫っているかどうかも直ちに分かるはずだ。 人間には、3次元（3D）空間内で音源の場所を特定する優れた能力がある。我々の耳が非対称にできており、右と左の耳が一定の距離だけ離れていることがその理由であることはよく知られている。 人間の目を簡単に欺く
AIによるアニメ生成の挑戦
The document discusses recent advances in generative adversarial networks (GANs) for image generation. It summarizes two influential GAN models: ProgressiveGAN (Karras et al., 2018) and BigGAN (Brock et al., 2019). ProgressiveGAN introduced progressive growing of GANs to produce high resolution images. BigGAN scaled up GAN training through techniques like large batch sizes and regularization metho
“AI作曲家”から見たポップミュージックの世界（前編） | 人工知能が作る音楽
2010年代、深層学習（ディープラーニング）というブレイクスルーを経て新たなステージに入ったAI技術は、音楽の世界にもその影響を及ぼしている。いよいよ本格的に実現しつつある“AI作曲家”の姿を通じて、私たちと音楽との関係を改めて考えてみたい。 文 / imdkm 2010年代半ばのAIバズ2015年10月、DEEPMIND社の開発した囲碁AI、AlphaGoが初めて人間の棋士に勝利した。それ以来、AIは技術者コミュニティの外側でも大きな話題になった。2016年3月の李世ドルとの対局はマスメディアの注目を大きく集め、4勝1敗でAlphaGoが勝利。続いて2017年5月に行われた世界最強と称される棋士、柯潔との対局ではAlphaGoが3連勝を果たした。コンピュータが人間に勝つことは難しいとされていた囲碁で勝利を見せつけたことで、深層学習を中心とする新世代のAIは一気に時代を代表する先端技術とな
機械学習を使って全く新しい音作りを可能にする新概念シンセサイザー「Google NSynth Super」
コンピューターによる機械学習の技術を用いることで、従来とは全く異なる音作りを可能にするシンセサイザー「NSynth Super」の開発をGoogleが進めています。このシンセサイザーは、さまざまな音色が持つ固有の特徴をコンピューターが機械学習で理解し、たとえば「フルート」と「スネアドラム」の特徴を掛け合わせた全く新しい音を生み出すことを可能にしています。 NSynth Super https://nsynthsuper.withgoogle.com/ Making music using new sounds generated with machine learning https://www.blog.google/topics/machine-learning/making-music-using-new-sounds-generated-machine-learning/ NSyn
画像を最適かつ自動的にトリミングするニューラルネットワークのご紹介
Twitterに直接画像をツイートできるようになったのは2011年。以来、Twitterを楽しむ上で不可欠な要素になりました。Twitter上には、毎日数百万を超える画像がアップロードされていますが、それぞれのサイズも解像度も異なるため、UI上で各画像を最適な形で表示できるように処理を行うことが課題になっていました。皆さんのタイムライン上の画像は、一貫性があり、より多くのツイートを目にできるようにトリミングされています。今回は、Twitterがどの画像をトリミングし、画像のどの部分を表示するか、どのように決めているのかをご案内します。 以前は、顔認識技術を利用し、画像の中でもっともわかりやすい顔を中心にトリミングを行っていました。これはもっともわかりやすい方法ではありましたが、全ての画像に顔が含まれているわけではないため、ベストな方法とは言えませんでした。また、使用していた顔認識技術では顔
ガビガビの低解像度写真を高解像度な写真に変換できる「EnhanceNet-PAT」が登場
映画などのフィクションの世界のように、低解像度の写真を高解像度のものに変換するのが難しいことは、画像の編集や加工を行ったことがある人ならば誰でも知っていることです。しかし、ドイツの研究機関であるMax Planck Institute for Intelligent Systemsに所属するコンピューターサイエンティストたちが、低解像度の写真を高精細なものに変換するアルゴリズムを開発しており、その出来栄えは驚くべきものとなっています。 [1612.07919] EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis https://arxiv.org/abs/1612.07919 AI method to upscale low-resolution images to high-resol
脳スキャンから脳内画像を再現する新手法
機能的核磁気共鳴画像法（fMRI）による脳のスキャンデータから、人が見ている画像を可視化する新しい手法が開発された。ニューラル・ネットワークの深層学習を用いることで、従来の手法よりも、知覚している画像を正確に再構成できるとしている。 by Emerging Technology from the arXiv2017.08.15 122 91 8 1 神経科学における興味深い目標の1つに、脳をスキャンしたデータを分析して、人が知覚している画像を再構成することがある。人が何を見ているのかを、視覚野の活動を監視することで知ろうというのである。 問題となるのはもちろん、機能的核磁気共鳴画像法（functional MRI：fMRI）のスキャンで得たデータを、効率的に処理する方法を見つけることである。脳内の3次元ボクセルの活動を、画像の2次元ピクセルに対応付けなければならないからである。 困難である
「ラーメン二郎」全店舗“見分ける”bot NTTコムウェア技術者が趣味で開発
「ラーメン二郎」のラーメン画像をリプライすると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを、NTTコムウェアの技術者が趣味で開発した。正答率は約87％という。 ラーメン店「ラーメン二郎」のラーメン画像を送り付けると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを開発したと、NTTコムウェアの技術者が8月10日、NTTグループ有志が主催する技術交流会「NTT Tech Conference #2」で発表した。正答率は約87％という。 ラーメン二郎は、関東を中心に約40店舗を展開している。店舗ごとにラーメンの味や見た目が少しずつ異なり、ネット上では「常連は見た目で店舗を見分けられる」という声もある。botのTwitterアカウント（@jirou_deep）は、ラーメン二郎の画像をリプライすると、可能性が高い店舗トップ3を答えてくれる。 「
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