最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。今回は医療品設計やセキュリティなど、自分があまり知らなかった分野での機械学習適用事例が多く、勉強になるものが多かったです。前回はこちら。 このエントリ忘れてるよというのがありましたら、たれこみフォームから教えてもらえるとうれしいです。 論文 ブログ/勉強会資料 ビジネス 学会/勉強会 NIPS2016 その他 データセット 論文 [1612.03242] StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks テキスト(キャプション)からの画像生成系のタスクでGAN(Generative Adversarial Networks)がよく使われているが、GANを多段にする(最初は荒い画像を作って、

MS COCO Dataset Introduction from Shinagawa Seitaro www.slideshare.net 割と使うのに苦労しているMS COCOデータセットについて大まかにまとめた。

Microsoft COCOとは 引用：http://mscoco.org/ 画像の認識、セグメンテーション、キャプショニングがされているデータセットです。 画像処理をしたいと思っても最初に衝突する問題がデータセットの問題ですが、Microsoft COCOには必要なデータセットが用意されており、pythonとMatlabのAPIも提供されているため、使用するのが簡単なのが特徴です。 まずは下記からデータセットをダウンロードしてください。 上記のような画面が出てきます。 画像データはサイズが大きいので、どのような分析ができるか試したいだけでしたらValidation Dataをダウンロードして試すと良いと思います。 MS COCO API 上記のデータを分析するためのAPIです。 データをダウンロードさえすればこれで自由に分析できます。 私はpythonをよく使うのでpythonで環境構築

Multi Cloud Architecture Supporting Machine Learning and Data Analysis in iQON. at Minami Aoyama Night #1

応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ

この記事は「情報セキュリティ系論文紹介 Advent Calendar 2016」14日目の記事です。 近年、ディープラーニングと呼ばれる機械学習手法の進展もあいまって、ディープラーニングではない機械学習もそこそこの注目を集めている。 ここでは、2016年に公表された機械学習系の情報セキュリティ論文について、気になったものをまとめてみる。 discovRE: Efficient Cross-Architecture Identification of Bugs in Binary Code (NDSS 2016) Paper 命令数等の複数の数値指標を用いてk-Nearest Neighborによるフィルタリングを行った後、Maximum common subgraph（MCS）によるControl Flow Graphの類似度比較を行うことで、バイナリ（ファームウェア）から既知の脆弱性を

この記事は、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の14日目の記事です。13日は id:astj による『Perl 6 のモジュールエコシステムの話とモジュールを公開する話 (2016年12月版) - 平常運転』でした。 こんにちは。Mackerelチームでアプリケーションエンジニアをやっている id:itchyny です。 Mackerelは、同じ役割を持つホストを束ねた「ロール」、そしてロールを束ねた「サービス」というまとまりでホストを管理し、一覧性の良いグラフ画面を提供しています。 ロールあたりのホスト数、そしてサービスあたりのロール数が増えると、グラフの画面のパフォーマンスに大きく影響します。 Mackerelチームでは大規模なサービスでも快適にグラフを閲覧できるように、継続的に画面のパフォーマンスを改善してきました。 本記事では、Mackerelのフロントエンドのパフォーマ

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今回は今メインで使っているSONY α6300と一緒に持ち歩いているもの紹介します。 当記事はメインブログに移動しました。 fuandstyle.com

この記事は、Python Advent Calendar 2016の14日目の記事です。 概要 NewsDigestでは、配信するニュース記事のカテゴリを機械学習アルゴリズムによって分類しています。具体的には、１日約1000件の記事を「エンタメ」「政治」「スポーツ」といった10種類のカテゴリに分類しています。 NewsDigestでは、そのようなカテゴリ分類をサーバーモジュールに密結合で行うのではなく、社内に分類のための汎用APIを設けています。 この汎用 API を実現するにあたって、よりスケーラブルにするために、サーバーレス(AWS Lambda)な機械学習 API を検討したので、その紹介というか、サーバーレス API を作るためのチュートリアルになります。 実際に動く API は https://3lxb3g0cx5.execute-api.us-east-1.amazonaws.

悠木碧の“プチ”アルバム「トコワカノクニ」がリリースされた。 「トコワカノクニ」は悠木3枚目の“プチ”アルバム。収録6曲共に主旋律やハーモニーはもちろん、リズムトラックやコードバッキング、オブリガードのすべてに至るまで彼女の声のみで構成されている、“声優”悠木碧のスキルとアイデアが凝縮された1枚だ。そしてこの作品で彼女は白色に彩られた世界に生きる、白くてファニーな生き物・キメラの日々をファンタジックに歌い上げている。 音楽ナタリーではこの“プチ”アルバムリリースを記念して、悠木のロングインタビューを実施。世界的にもあまり類を見ないアルバムに込めた思いを大いに語ってもらった。 取材・文 / 成松哲 声優がなぜ歌うのか？を模索したい ──2015年2月発表のフルアルバム「イシュメル」から、今回リリースの“プチ”アルバム「トコワカノクニ」まで、ほぼ2年。けっこう間が空きましたね。 そうですね。

Gopher artwork is taken from gophericons. Created by Olga Shalakhina, based on original work by Renée French. Licensed under Creative Commons 3.0 Attributions.この記事は、 Go Advent Calendar 2016 の 15 日目の記事です。 みなさんは、JSON-RPC を使ったことがありますか？ この記事では、 Go で JSON-RPC を使用する方法をレクチャーしたいと思います。（※ この記事は、 golang.tokyo #2 での LT 内容をベースに加筆修正を加えたものになります。） JSON-RPC とは概要JSON-RPC は、 JSON を媒体とした Remote Procedure Call です。 そのた

こんにちは。水炊きは当ブログで散々やっているので大きくはそれを参照してください。ポイントは「肉から味が出るので水に対して鶏モモ肉を多くする」「肉は煮込みすぎない」「良い鶏を使うとうまい」あたりです。 この景色ですが、白菜はすごい減るので本当はもっと増したいんだけど高い。 はい こんぐらい減る はさみで雑に切ってぶちこむと便利、でかく切ると食いにくいがアガる 半分取り出しといた白菜でフタをする 白い。それはなぜか。乳化剤を試しにぶちこんだからです。 はい 肉のダシがダイレクトに舌に来るほうが好みなので、個人的には乳化させる必要なしですが、ロールキャベツみたいなのは乳化させたほうがしっくりくると思います。そのうちやりましょう。 うま界 さてこの当時、ぶっちゃけトリュフを持て余していました これは切り口がわりと黒い フーム フム 色のわりにあんま香りがしない 気のせいだったのかな これは白い フ

Evernoteが今週、プライバシーポリシーを更新する予定であることをひっそりと発表した。サービスを向上するためという名目で、Evernoteの社員の一部がユーザーのコンテンツにアクセスし、内容を確認することを可能にするものだ。 同社は「プライバシーポリシーの更新に関するお知らせ」の中で、ノートを含むユーザーのデータをどのように扱うかを説明した。また、今回の更新は「弊社の機械学習テクノロジーが正しく機能していることを確認することが目的」だとしている。 Evernoteの「機械学習テクノロジー」には、自然言語による検索など、人工知能（AI）的な機能が搭載されているようだ。 今回のプライバシーポリシーでは、ユーザーのデータにアクセスできる一部のEvernote社員に対し、「身元調査を行ったうえで、最低でも年に一度（中略）セキュリティ・プライバシー研修を実施」するという条項が追加されている。 ユ

日本初の学術系クラウドファンディングサイトです。研究アイデアを公開することで、研究費、人材、情報が集まり、研究を加速できるプラットフォームを目指します。

転職 Advent Calendar こんにちは、 @ma3tk です。 この記事は 転職（その２） Advent Calendar 2016 の 15日目の記事です。 みなさん転職された時のお話が多いですが、本日はちょっとまた違った視点で「いい会社かどうかを見分けるためにどうするべきか」について書きたいと思います！ 後ほど見分けるためのチェックリストも記載しています。 いい会社かどうか この記事を読まれてる方は多分 Web 系の方が多く、ご自身や周りの同僚が転職する機会が多いのではないかなと思います。 知人の紹介で転職される方だと信頼関係があって魅力も伝わりやすく採用される率も高いケースが多いですね。 そうでない場合、「エージェント経由」or 「求人が載ってるサイトを巡る」などで、多数ある企業から絞り込んでいくと思いますが、これって相当大変ですよね。 「会社の名前を聞いてもぶっちゃけ知ら

なんでもセキュリティ Advent Calendar 2016 15日目の記事です。 RSA鍵を作るにあたっては鍵長を十分に長くする必要があります。（この「十分に」というのは時代とともに（マシンスペックが上がるにつれ）変わっていくでしょう） 最近だと 2048ビット = 256バイトの鍵を作るのが一般的でしょうか。 この長さが短いと割と簡単に公開鍵から秘密鍵が割り出せてしまいます。 今回やること 今回は長さが十分で無いRSA公開鍵から秘密鍵を割り出す実験をしてみます。 準備 秘密鍵の準備 64ビット = 8バイトという極めて短い長さの鍵を作ります。 $ openssl genrsa -out private.pem 64 Generating RSA private key, 64 bit long modulus .+++++++++++++++++++++++++++ .+++++++

pha 1978年生まれ。大阪府出身。京都大学卒業後、就職したものの働きたくなくて社内ニートになる。2007年に退職して上京。定職につかず「ニート」を名乗りつつ、ネットの仲間を集めてシェアハウスを作る。2019年にシェアハウスを解散して、一人暮らしに。著書は『持たない幸福論』『がんばらない練習』『どこでもいいからどこかへ行きたい』（いずれも幻冬舎）、『しないことリスト』（大和書房）、『人生の土台となる読書 』（ダイヤモンド社）など多数。現在は、文筆活動を行いながら、東京・高円寺の書店、蟹ブックスでスタッフとして勤務している。Xアカウント：@pha

東京の桜もそろそろ散り始めました。 早いもので、あっという間に春たけなわです。 何度もお話ししていますが、 この時期の光は、なんとも言えぬほどにキラキラしていて、 まさに写真日和な光。 ぼくも、ファインダーをのぞいているだけでも、 なんとなく、いつもよりもいい写真が撮れそうな気がして、 ちょっとわくわくしてしまいます。 そんな２０１７年の春ですが、 ぼくは、昨年２度に渡って訪れたサハリンに、 今度はその最北端まで、 流氷が生まれる場所を観たくて、 その氷の海を撮影したくて、 もっともっとたくさんの少数民族の方々にも お会いしたくて、 再び行ってきたりしました。 そうこうしている間に、 この連載も、少し時間が空いてしまいましたが、 春の光とともに再開しますね。 前回は『蟲師』のお話をしましたが、 今回は、皆さんもよくご存じの、世界的なデニムメーカー、 リーバイス社のとっても貴重なデニムを撮影

数あるフレームワークに付属するExample、機械学習モデルを実装してみた、という話。これらに共通して言えるのは「テストがない」ということです。 機械学習のモデルだって、アプリケーションに組み込まれればプロダクションコードの一部です。テストがない実装を本番環境に組み込むか？というと通常そんなことありえないと思います。 (スタジオジブリ 紅の豚 より拝借) 忘れられがちな点ですが、機械学習モデルは「リリースした瞬間」が最高精度になります。なぜなら、リリースした瞬間こそがその時点で手に入るフルフルのデータを使って鍛え上げたモデルであり、それ以降はどんどん未知のデータが入ってくるためです。 そのため、モデルの精度、また妥当性をいつでも検証できるようにしておくというのはとても重要です。これは通常のコードにテストをつける理由と同等で、つまり機械学習モデルだからと言って特別ではないということです。 本

Playstation VR 買ってました ちょっと前に買ってほぼ毎日かぶってます。17日に販売再開らしいので少し書いておきますね。 印象よかったタイトル Rez Infinite コイツはドラッグです。ただしショボい音響では絶対にやらないこと、低音まあまあ重視したイヤフォンを着けて、ボリューム大きめにして雑念を捨てていくと最高だと思います。頭の動きでエイムできるので非VRのRezよりずっと易しいです。あと「Area X」モードの感動は頭一つ抜けてると思います。 KITCHEN ／ BEGINNING HOUR バイオハザード７のデモ。ホラーは不潔感・恐怖感それぞれについて、どれくらいまで許容できるかみたいなのが人それぞれあると思うんですが、VRはそのへん露骨に強いので体験しておきたいです。 DRIVECLUB VR VRじゃないほうのDRIVECLUBは最初に評価が低めになってしまったま

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