「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
Google、プログラミング不要で“機械学習”試せるサイト公開
サイトは、Googleが8月にリリースした、ブラウザ上で機械学習の訓練と推論を実行できるJavaScriptのライブラリ「deeplearn.js」を用いて作られた。サイトのソースコードはGitHub上に公開している。 Google Creative Labのデザイナーであるバロン・ウェブスターさんは、ブログで「機械学習について興味がある人々が、もっと簡単に機械学習を試せるようにしたかった」とコメントしている。 関連記事 Google、人間のように線画を描く人工知能「sketch-rnn」を養成中 Googleがお絵かきゲーム「Quick, Draw!」にユーザーが手描き入力した膨大なデータを学習材料に訓練した人工知能「sketch-rnn」は、ネコやブタの線画を人間のように描く。 Google、手描きの絵を機械学習でプロの絵に置き換える「AutoDraw」公開 AutoDrawは、タッチ
機械学習のデータセットを可視化する「Facets」で遊んでみた - paiza times
秋山です。 先日、Google Open Sourceで「Facets」という機械学習向けデータセットの可視化ツールが公開されました。 サイトはこちら opensource.googleblog.com (※Chromeであれば、ブラウザ上でどういったことができるかのデモを触れます。Safariだとうまく動かない？ようなのでご注意ください） GitHubはこちら github.com デモのようにブラウザ上でデータを可視化したり、Pythonライブラリのjupyter内で使ったりすることができます（ブラウザで表示させるかjupyter内で表示させるかだけの違いですが…） 例えば巨大なデータを扱っていて、うまく分離できていないデータ群はどの辺りになるのか…といったことを可視化して眺めたいときなどによさそうなので、実際にちょっと使ってみたいと思います。 ■Facets使ってみた Facetsに
ティープラーニングでザッカーバーグの顔を識別するAIを作る（学習データ準備編） - Qiita
⓪はじめに 前々から「流行りのAIとかディープラーニングやってみたい！」と思っていたので、ミーハー魂から2017年5月のGWの自由研究として、機械学習(ディープラーニング)の前提知識0からの勉強を決意。実際に作ったもののサンプル動画等はこちらより。最終的なコードはこちらに。 【つくったもの】 シリコンバレーの大御所起業家のマーク・ザッカーバーグ氏(Facebook)、ビル・ゲイツ氏(Microsoft)、イーロン・マスク氏(SpaceX,Tesla)の3人の顔を識別するAI。 (現状、まだこちらはネット上にアップしていません。時間がある時にアップしたいです *2017年5月時点) 【筆者(@AKIKIKIKIKIKIK)のプロフィール】 データ解析や機械学習の前提知識はなし。プログラミングの大体は独学。RailsでWEBアプリ作るのが好き。 【機械学習&ディープラーニングで参考にさせて頂い
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