真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2021年】
連載目次 昨年10月、同タイトルの記事を公開して好評だった。今回は、2021年に向けた、そのアップデート記事となる。 ディープラーニング（深層学習）を実装する場合、専用のライブラリ／フレームワークを用いるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近5年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 Keras： 2015年登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単。TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人気急上昇中 Chainer： 2015年登場、日本のPreferred Networks製。2019年12月に開発を終了し、PyTorchへの移行が推奨されている な
ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
日本ディープラーニング協会、機械学習やPythonを学べる講座を無料公開 外出控える人に「学ぶきっかけを」
日本ディープラーニング協会（JDLA）は3月13日、AIの仕組みやプログラミング言語「Python」の基礎などを学べる講座を、公式サイトで無料公開した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴って外出を控えている社会人と学生に、ディープラーニングを学ぶきっかけを提供したいという。無料期間は講座ごとに異なる。 ディープラーニングの基礎知識や、ビジネスでのAI活用、Pythonを使った機械学習などを学べる8種の学習コンテンツを無料で提供。JDLAはディープラーニングを活用できる人材の育成に向けた検定・資格試験を実施しており、今回の施策では「G検定」（ジェネラリスト検定）と「E資格」（エンジニア資格）の試験対策講座なども対象になる。E資格の取得に必要な講座も一部含まれるが、その講座を受講しただけでは受験資格は与えられないという。 関連記事 さくら、Pythonの基礎講座を無償提供 新型コロナで外出控える
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”（1/2 ページ） 「ディープラーニングに向いているのは、100点を取らなくていい現場。大事だけれどクリティカルじゃない領域がいいんです」――こう話すのは、東京大学・松尾豊研究室発のベンチャーキャピタル・Deep30代表の田添聡士さんだ。Deep30は、ディープラーニング技術を開発・提供する企業に特化して投資するファンド。調理ロボットを開発するコネクテッドロボティクスや、「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）で架空のアイドルの顔画像を自動生成する技術を開発したデータグリッドなどに投資している。 さまざまなベンチャーに投資する中で、ディープラーニングでビジネスインパクトが出せそうな領域が分かってきたという。ベンチャーキャピタル
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
日本ディープラーニング協会、「ディープラーニング開発標準契約書」を公開 | Ledge.ai
日本ディープラーニング協会（JDLA）は「ディープラーニング開発標準契約書」を策定し、9月6日に公開した。 JDLAは、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す協会。理事長は東京大学大学院工学系研究科教授の松尾豊氏が務める。 スタートアップと大企業間での契約締結を円滑化するディープラーニング技術は、さまざまなビジネスでの活用、社会実装に向けた開発・検討が進みつつある。技術開発を担うスタートアップと業務の委託者である大企業との間で多くの議論が交わされている。 一方で、契約においては、当事者間の契約実務に関する経験・スキル、ディープラーニングに関する認識・理解のギャップがあり、契約の締結がなかなか進まないという課題がある。 JDLAの産業活用促進委員会では、これらの課題を踏まえ、スタートアップと大企業間での契約締結を円滑化しさらなるディープラーニング技術の産業活用
ディープラーニングでコーディングを高速化する「Deep TabNine」
Fossbytesは7月26日(米国時間)、「Programmers Can Code Faster With This AI-Based Autocompleter Tool」において、カナダのウォータールー大学コンピュータサイエンスの学生が開発した入力補完ツール「Deep TabNine」を紹介した。 Deep TabNineは、Open AIによる予測テキストのディープラーニング言語モデル「GPT-2」に基づき、効率のよい開発を実現するという。Open AIは、イーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利のAI(人工知能)研究企業。 サポートするプログラミング言語はJava、Python、JavaScript、C、C++、PHP、TypeScript、Kotlin、Objective-C、HTML、CSS、Go、C#、Ruby、Rust、Swift、 Haskell、OCaml、Sca
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
ディープラーニングは儲けてなんぼ！ エンドユーザの付加価値を考えろ！松尾豊氏 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 2019年6月8日、MicrosoftとPreferred Networksが協同で運営するディープラーニングのコミュニティ「DEEP LEARNING LAB（DLLAB）」が2周年記念のイベントを開催しました。 今回は東京大学大学院 教授で日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊氏による基調講演の内容をお伝えします。 松尾氏は、ディープラーニングのビジネス活用において「儲かること」はとても重要で、そのためにユーザにしっかり付加価値を与えていかなければいけないと強調しました。 ビジネスになっていないディープラーニング 松尾教授は、まずはディープラーニングの技術が、事例が増える勢いに対してビジネスになっていないとディープラーニングの現状を振り返ります。 そこで、インターネットが誕生した当時と振り返りながら、ディープラーニングの活用が進んでいないことは、単
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差
松尾豊氏が語った「ディープラーニングは、インターネットに匹敵する数十年に1度の技術」である理由
2018年12月12日〜14日、東京ビックサイトにて「SEMICON Japan 2018」が開催されました。SEMICONは、世界を代表するエレクトロニクス製造サプライチェーンの国際展示会。およそ750社による最先端技術の展示に加え、国内外のリーディング企業や、研究機関のトップエグゼクティブ、技術エキスパートなどによるさまざまな講演が、3日間に渡るイベントを盛り上げました。本記事では、東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏による「人工知能は人間を超えるか -- ディープラーニングの先にあるもの」の模様をお送りします。 コントロールできていれば、王様を突撃させてもいい？ 松尾豊氏：よろしくお願いします。25分ということですので、手短に話していきたいと思います。みなさんもご存知の通り、DeepMindが開発した囲碁のAI「AlphaGo」がプロ棋士を破ったというニュースがありまし
なぜいま機械学習が注目されているのか――教師あり学習、教師なし学習、強化学習の基本を理解する
機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』から、機械学習の概論を紹介します。なお、本書ではデータ可視化やグラフの作成などを解説したあと、深層学習についても具体的に解説しています。 本記事は『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで』の「第1章 機械学習概論」を抜粋し、掲載にあたり編集したものです。 1.1.1 なぜいま「機械学習」が注目されているのか 機械学習はそもそもなぜ大きく注目されるのでしょうか。主な理由の1つとして、「人間では到底実現不可能な短時間で、大量のデータ
人工知能開発は「儲けないと意味がない」 東大・松尾豊さんが見た“絶望と希望” (1/4) - ITmedia NEWS
人工知能開発は「儲けないと意味がない」 東大・松尾豊さんが見た“絶望と希望”：これからのAIの話をしよう（日本編）（1/4 ページ） 日本が人工知能開発で世界と戦う上で可能性のある分野や領域は。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授に聞く。 日本企業は世界とどう戦っていけばいいのか。競争力を高める一手段として、人工知能（AI）開発に注目が集まっている。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授は「シンプルに、日本企業が世界で大きなシェアを占める領域が何かを考え、そこにディープラーニングを組み合わせればいい」と話す。 インタビュー前編：なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因” 人工知能の研究、開発、ビジネスへの活用──何をする上でも、まずは企業がどうもうけるかを考えることか
日本は既にディープラーニングで後進国となりつつある――東大松尾教授
生産設備から社会インフラ、各種災害対策まで「メンテナンス」「レジリエンス」に関する最新の製品や技術、サービスを一堂に集めた展示会「メンテナンス・レジリエンスTOKYO2018」（2018年7月18～20日、東京ビッグサイト）の特別講演に東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏が登壇。「AIの発達によりわれわれの生活・産業がどのように変わるのか」をテーマにディープラーニング研究の重要性について紹介した。 生産設備から社会インフラ、各種災害対策まで「メンテナンス」「レジリエンス」に関する最新の製品や技術、サービスを一堂に集めた展示会「メンテナンス・レジリエンスTOKYO2018」（2018年7月18～20日、東京ビッグサイト）の特別講演に東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏が登壇。「AI（人工知能）の発達によりわれわれの生活・産業がどのように変わるのか」をテーマにディー
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
ニューラルネットワーク使ったAIなんかめっちゃ簡単だから。俺天才ｗｗみたいなフリすんのやめろ - bonotakeの日記
スイマセン。クソ煽りタイトルですが、下記の記事のタイトル意訳しただけです。草生やして更にクソさを増してはいます。 Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius 個人的にはぜひ本文読んでこの記事のクソ煽りっぷりを満喫してほしいのですが、英語読むのもメンドクセという方に、何が書いてあるかをさらっとだけ説明すると。 要はニューラルネットワークって、↓のPythonで11行のコード分の処理やってるだけじゃね？ こんなの使いまわした程度で「うはｗｗｗ俺天才ｗｗｗ」みたいな顔すんのやめろ、ってことのようです。 まぁハッキリ言って、クソ記事ｗｗｗ煽り乙ｗｗｗなんですけど。 でもぶっちゃけ、真実なんですよ。ある面においては。 僕も今の会社に入るまでディープラーニングに関する知識ほぼゼロだったけど、今は少なくとも、自分の業
PyTorchでディープラーニング | moskomule log
PyTorchとは PyTorchはFacebookの開発するPython上でのテンソル計算・自動微分ライブラリで，特にディープラーニングに必要な機能が充実しています．2017年の初頭に公開され，瞬く間にTensorflow, Keras, Caffeに続くディープラーニングライブラリとして人気を博すこととなりました． Bonus: stars (not an indicator of usage, just proportional to how many people have landed on the GitHub page over the period). pic.twitter.com/IugHJqHSii — François Chollet (@fchollet) April 12, 2017 PyTorchはPreferred Networkのディープラーニングライブラ
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