こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考

こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機

こんにちは。ぼへみあです。 先日、Developers Summit 2017に行ってきました。 去年は登壇していましたが、今年は訳あってHololense体験コーナーで「Hololenseスゴイやろ」ってドヤ顔してましたが、セッションも少しだけ見てきました。 機械学習や人工知能系のセッションは、ブームのせいかどこも人がいっぱいでした。 特に気になったのは、「AI礼賛時代にエンジニアはいかにしてサバイブすべきか」というセッションでした。 speakerdeck.com 特に、機械学習をサービスに導入しようとするプロジェクトの陥りがちなポイントに触れられていて、共感したと同時にとても参考になりました。 そこで本記事では、当該セッションの内容に自分の経験を加えて、機械学習プロジェクトのコツを述べたいと思います。 ゆるく小さく始める 人工知能がブームになって、「よーし、ウチも人工知能やるぞー」と

こんにちは。おうちハッカーのぼへみあです。 CESではIoTデバイスが盛り上がり、特にAmazon Alexa無双だったということです。Alexaは日本上陸していないので、使うことができず、取り残されているようで残念ですが。 このように、IoTブームが続いており、多くのIoTデバイスが発表されて盛り上がりを見せているのですが、それは本当に生活を変えうるものでしょうか？ 私はこれまでIoTデバイスを買いまくり、自宅に取り入れることで身をもって経験してきました。 bohemia.hatenablog.com そうした経験から、IoTが生活を不便にしてしまった実例をお伝えしたいと思います。これからおうちハックをしたい人、IoTハードウェア開発者などの糧になると嬉しいです。 以前にも、失敗談と称して記事を書いていますので、こちらもご参考ください。 おうちハックの失敗から学んだこと - bohemi

研究背景 近年、「回らない寿司」に関する研究が盛んに行なわれている。発端となったのは、こちらのツイートである。 年収800万超えたあたりから寿司が止まって見えるらしい— も (@2ab7) 2012年2月7日 年収800万円を境に「回らない寿司」が観測できるが、800万円に達しない人間でも「回らない寿司」を観測するための研究が盛んに行なわれている。 年収800万円を超えると寿司が止まって見える発見から、基礎研究が進み、寿司をポリエチレンテレフタレートで覆うことで年収に関係なく１パック500円台で寿司の動きを止める事に成功し、動かない寿司の大衆化が加速した。これらを総じて、大型スーパーの名を取り「寿司のイオン化傾向」と呼ぶ。— カラス船長 (@karasu_senchou) November 15, 2014 「回らない寿司が食べたい」っていうときに、「いい会社に就職して将来食べよう」ってな

こんにちは。ぼへみあです。 先日はポケモンの個体値判別の記事を書いたらかつてないほどバズって驚きました。 今では、スクリーンショットを撮ったり、常駐してゲーム画面に被せるタイプの個体値チェッカーアプリがたくさん出てきてるので、分度器勢は消え去ったようです。 被せるタイプはとても便利で使っているのですが、基本的に入力は全て自分で行う必要があり、少し面倒です。 コンピュータビジョン研究者見習いとしては、全てローカルの画像認識で行わせたいところです。 そこで手始めに、ポケモンの種類を画像認識で判別するためにポケモンデータセットを作ったのですが、寄り道してポケモンから妖怪ができてしまったので、そのお話です。 ポケモンデータセットの作成 機械学習でクラス分類を行わせるのためには、そのドメインのデータセットが必要です。 以前、おそ松さんを見分けた時も6000枚弱のデータセットをスクリーンショットをたく

僕は、某IT企業の研究開発部署に勤めている。その部署は情報推薦や自然言語処理、画像処理などを用いて研究を行っている。しかしながら規模はとても小さい。 先日、会社の全社総会の壇上で、新サービスの担当者と社長が話すという企画があったのだが、こんなやりとりがあった。 担当者 ：「つい先日新しいサービスをリリースしました！　今後はAIの分野も取り込んでやっていきたいです！」 社長：「人工知能なら、◯◯(うちの部署)がやってるよね？　なんとかしてくれるよ」 ファッ！？ すごいのが飛んできた！ 人工知能への期待 近年は第３次人工知能ブームで、世の中の記事は人工知能、機械学習、ディープラーニングという言葉であふれ、バズワードとなっている。 シンギュラリティが来ると囃し立て、人間の仕事が人工知能に奪われるという記事がとても注目を浴びる。経産省も文科省も人工知能分野の予算を大幅に増やし、国をあげて人工知能の

最近、ディープラーニングが流行ってるせいか、機械学習関連の本や学習法をまとめた記事がバズっているのをよく目にします。 みんな興味はあるけど、なかなか手を出しにくい分野だから、学習方法が注目されているのだと思うのですが、それにしても多すぎると思いました。なので、機械学習のまとめをまとめてみました。Navarまとめのまとめみたいな。 人工知能ブームに追従する機械学習ブームの中、今年勉強するものの参考になれば幸いです。 オススメ本のまとめのまとめ breakbee.hatenablog.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp blog.livedoor.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp 学習に役立つ情報のまとめのまとめ qiita.com d.hatena.ne.jp qiita.com d.hatena.ne.jp aidiary.ha

最近IoTという言葉がやたら流行ってるけど、IoTってなんだろう？と結構モヤモヤしてたりしてる。 同じ言葉使ってるけど、人によってなんか意味が違ったりで、何を指してるんだろうと。 そんなときに andoo.hatenablog.com こちらの記事を読んだのですが、少しIoTとはなんなのか考えてみたので、まとめてみたいと思います。 IoTとは IoTを、インターネット接続ができるモノを作ろうとするメーカームーブメント、から考えてみたい。 昔から通信モジュール付きのマイコンや電子工作、機械工作などを駆使して、役に立つものを作っている人はいた。しかし割と高い専門性が求められ、一般の人や個々の技術のみを持つエンジニアにとってハードルが高かった。 それが、以下のようなIoTインフラが整備されててあり、開発のハードルが下がりつつある。 安価な小型PCデバイス 3Dプリンタなどのプロトタイプ作成環境

この記事は、おうちハック Advent Calendar 2015の２日目の記事です。 我が家では、おうちハックと表して、IoTデバイスを利用して日常の生活が便利になるよういろいろやっています。 うちにあるデバイス 全体像はこんな感じです まずはどんなデバイスがあるのか、解説します Hue Philipsが出している、スマート電球です。Wifiに繋げて任意に電球の色を変えることができます。自宅には、間接照明用に３つと、玄関に１つ設置しています。 Netatmo サーモスタットと呼ばれるデバイスで、部屋の室温・湿度・気圧・二酸化炭素濃度・騒音と、室外の気温・気圧・湿度を計測し、スマホ等から情報を見ることができます。 IRKit Wifi接続ができる学習型赤外線リモコンです。一度リモコンの信号を学習させれば、同じ信号をAPIを介して送信することができます。 こちらを使えば、テレビ、BDプレイヤ

前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im

こんにちは。ぼへみあです。 去年購入したスーパーファミコンミニ、すごく手頃な大きさで、スーファミ世代には飾っても嬉しいデザインです。 この中にラズベリーパイを入れて使えたら楽しいなーと思っていたのですが、ちょうどいいケースが売っていたので 見た目はスーパーファミコンミニのWifiルーターを作りました。 まるでスーパーファミコンミニですが、中身はWifiルーターです。アクセスポイントとして機能し、Wifiに接続すればインターネットが使えます。 スーパーファミコンのケースについて 昨年、ニンテンドークラシック・スーパーファミコンミニが発売され、予約して速攻購入しました。 幼い頃に熱中し、見慣れたゲーム機が、片手で簡単に持てる大きさになり、とても愛着を持っていました。 しかし毎日ゲームをするわけではありません。この愛着のあるケースにラズパイを入れて使えたらいいなーと当時は思っていました。 ゲーム

こんにちは。ぼへみあです。 巷では、AIに話せば色々してくれる、AIがデータを分析して売り上げを伸ばしてくれる、AIが仕事を奪う、AIが運転してくれるなど、AIを擬人化しすぎていると感じています。擬人化のおかげで人はAIに親しみを持ち「気軽に導入してみるか」というポジティブな面もありますが、擬人化しすぎて誤解している部分がかなり多いかと思います。 そこで、AIをエンジニアが生み出して運用するまでの過程を、徹底的に擬人化したらどうなるのかを書いてみました。 機械学習では学習モデルをエンジニア生み出し学習させることから、親=エンジニア、子=AI、という想定です。 本当に子供が必要なのか？ まずはAIにする子供を作ります、と言いたいところですが、本当に子供が必要なのかよく考えます。 後述しますが、子供を作るととても大変です。育てるのも時間とお金がたくさんかかります。親もハイスペックでないと賢く育

こんにちは。ぼへみあです。 Google Homeで照明をつけたり、テレビをつけたりしているのですが、ネットワーク経由でどんなところを巡って自宅に帰ってくるのか気になって調べてみたら、地球１周以上の距離を巡っていた話です。 ネットワーク依存が進むIoT家電 昨年2018年の年末に、ネットワーク接続型の学習リモコンのサーバーがダウンして、電気がつけられなくなった、というニュースがありました。 www.itmedia.co.jp その記事のブックマークコメントでは、このような意見がスターを集めていました。 「電気もエアコンもつけられない」　スマートリモコン「Nature Remo」で障害相次ぐ - ITmedia NEWS スマートスピーカーもスマートリモコンも同じ家の中の同じネットワークにつながっているのにいちいちインターネットを経由して通信する仕組みだが、ちょっと馬鹿らしい感じ2018/1

こんにちは。ぼへみあです。 今年の夏は暑かったですね。エアコンが大活躍だったわけですが、多くの家庭で 「設定27度なのにエアコン冷えすぎてない？」と感じる人がいたと思います。 個人差の場合もありますが、うちの場合は計測してみると、明らかに冷えすぎていました。 エアコンの制御の仕組み エアコンはリモコンで設定温度を27度とかにして信号を送ると、その温度になるように稼働します。 エアコンの中に気温を計測するセンサがあり、部屋の気温を設定温度に近づけようと動きます。 以下は26度設定でエアコンをつけた場合の気温の推移です。計測方法などは後述します。 この場合、24.7度付近でギザギザしながら安定していることが分かります。 このときのエアコンの消費電力をグラフにすると、このようになります。 エアコン消費電力 稼働していないときは消費電力がほとんど0になり、稼働しているときは150W程度消費している