絵を添削してもらった - kivantium活動日記
響け！ユーフォニアムに登場するキャラクターの誕生日(1/7)に合わせてイラストを描きました。 描いたイラスト 描いている途中で創作+機械学習Advent Calendarで紹介されていた添削サービスの存在を思い出したので、ついでに添削をお願いしてみました。以下その記録です。 メイキング 響け! ユーフォニアムの作中に川沿いのベンチがたびたび登場します。このベンチは宇治川の河川敷に設置されている実在のベンチをモデルにしていて、ファンの間では久美子ベンチとして親しまれています。私も実際に見に行ったことがあります。 ユーフォでよく出てくるベンチ pic.twitter.com/xYkx79N3ud— きばん卿 (@kivantium) 2018年10月7日 奏がこのベンチに座るシーンはアニメでは描写されていないと記憶しているので、その様子を描いてみようと思いました。 自分に画力が足りないことは分
階層ベイズモデルを用いた労働時間と知的好奇心の関係分析 - kivantium活動日記
以前@berobero11さんに「StanとRでベイズ統計モデリング」をプレゼントしていただき、本を読んだのですが解析したいデータがなかったため勉強した結果を活かすことができずにいました。 しかし今日Twitterを見ていたら 長時間労働は，知的好奇心を枯らすのか。 pic.twitter.com/NcuaLAgzpy— 舞田敏彦 (@tmaita77) 2017年11月13日 労働時間と知的好奇心には，国レベルでは非常に強い負の相関があるが，個人レベルでは逆に正の相関がある https://t.co/N8Z00ljFfB— Haruhiko Okumura (@h_okumura) 2017年11月15日 というまさに階層ベイズモデルを用いた解析にぴったりのテーマが流れてきたのでStanの練習として解析を行ってみました。 モデリング まずは奥村先生のPIAACデータ解析を読んでください。
TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する - kivantium活動日記
ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC
絶対に働きたくない - kivantium活動日記
僕の人生の目標の一つは人類が労働しないで済む世の中を実現することになのですが、現在の世界は残念ながら労働しないと金が入らない仕組みになっているようです。金がないと何をやるにも困るのでなんとかして働かずに金を手にいれたいと思います。労せずに金を得る手段として有力なものの一つが投資です。機械学習で投資対象の予測を行って儲けることができれば、人工知能が人類（僕）を労働から解放したと言ってもよいでしょう！ というわけで機械学習で市場の予測を行いたいと思います。 投資対象の選定 投資をやると決めたからには儲かりそうなものに投資する必要があります。主な投資対象としては株式などの債権、FXなどの外国為替、国債、不動産などがありますが、短期間で価格変動があり、かつ有り金を全部溶かさない程度のリスクで収まる対象として、とりあえず株式を選択しました。 株式といってもいろいろな銘柄があるわけですが、会社ごとに投
Deep Learningの気持ちになって考えてみる - kivantium活動日記
前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました。集計したところ正解率としては90%程度を出していました。 この前集計した時の混同行列はこんな感じでした。最近投稿数が増えすぎて集計したくないです……。 しかし、第4世代のネットワークになっても「さすがにこれはないだろう」というような間違いを続けています。 .@dolicas_ 友利奈緒です(72%) pic.twitter.com/U9l93GVgIS— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 .@DEGwer3456 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/8Yum498g4E— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) September 6, 2015 Deep Learningは性能がいいということで最近もてはやされていますが、こ
友利奈緒判定botを作った - kivantium活動日記
TVアニメCharlotteのヒロイン友利奈緒がTwitter上で異常に増殖する怪現象が起こっています。 友利奈緒検出器、川奈プロが3秒で実装しそうなやつだ— Ararik (@fimbul11) September 2, 2015 と煽られたので実装しました。（3秒ではできませんでした） 遊び方 @mitra_sun22に画像つきのリプライを飛ばせば顔と判定した部分に白枠をつけた画像と判定結果を返信します。簡単ですね！ ちなみに友利奈緒と判定された画像は筆者(@kivantium)のTwitterアイコンに設定されるようになっています。 要素技術 Twitterで煽られたので、Twitterで送られた画像から顔を検出してその顔が友利奈緒かどうか判断してリプライするという仕様にしました。 ほとんど過去の記事からコピペしただけでできました。 Twitterからの画像を処理する部分: Twit
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
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