イノベーション・ストーリー ? 「イノベーション・ストーリー」はMITテクノロジーレビューの広告主および選定パートナーによって提供されています。 LEXUS Visionary Conference Event Report #1 暦本純一×平野啓一郎対談 「機械が進化しても、 人間もテクノロジーで進化」 東京大学の暦本純一教授と作家の平野啓一郎さんの対談。人工知能の飛躍的進化で人間の領域が脅かされているようで、テクノロジーで進化するのは人間であり、AIもロボットも進化を支える道具でしかない。欧米の「テクノロジー脅威論」とはひと味違った議論だ。 by 森 旭彦2017.03.29Promotion 1158 82 18 1 昨今、人間はAIに驚かされっぱなしだ。特に2016年3月に、グーグルによる囲碁AI「AlphaGo（アルファ碁）」が、韓国のプロ棋士イ・セドルを破ったニュースは、ある意

いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うことができ

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

大阪Pythonユーザの集まり 2014/03 で発表した資料 http://connpass.com/event/5361/Read less

概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから

はじめに 先日 TensorFlow 0.12 がリリースされました。 その機能の一つとして、埋め込み表現の可視化があります。これにより高次元のデータをインタラクティブに分析することが可能になります。 以下は MNIST を可視化したものです。以下の画像は静止画ですが、公式サイトでは3次元でぬるぬる動いているところを見ることができます。 本記事ではWord2vecの可視化を通じて、Embedding Visualization の使い方を試してみました。まずはインストールから行っていきます。 インストール まずは TensorFlow 0.12 をインストールします。以下のページを参考にインストールしてください。 Download and Setup インストールが終わったら可視化のために学習を行います。 モデルを学習する まずはリポジトリをクローンした後、以下のコマンドを実行して移動しま

t-SNEは、高次元のデータを可視化する手法としては、非常に便利ですが、時々不可解な挙動をしたり、誤解を招くような可視化をすることがあります。 シンプルなデータを可視化して動作の仕組みを理解することで、t-SNEのより効果的な使い方を学ぶことができます。 t-SNEは、高次元のデータを調査するための手法として、2008年にvan der MaatenとHintonによって発表 [1] された人気の手法です。 この技術は、数百または数千次元のデータですら無理やり2次元の「マップ」に落とし込むという、ほとんど魔法のような能力を備えているために、機械学習の分野で幅広く普及しています。 このような印象を持っている方が多いのですが、こういった捉え方をしていると誤解を招くこともあります。 この記事の目的は、よくある共通の誤解を解くためでもあります。 t-SNEで可視化できることと、できないことを説明す

yhatでpythonを使って簡単な画像分類をするエントリがあったので紹介します。 画像分類のステップ 画像分類を実現するステップは以下の通りです。 学習画像を集める 画像を特徴量に変換する 識別器を学習, モデルを評価する 1. 学習画像を集める 分類器を学習するための画像を取得します。Bingの画像検索結果のHTMLを解析して、学習画像を保存します。上記のエントリでは、check（小切手）か運転免許証かを分類する例になってましたが、ここではarchitecture（建物）かfood（食べ物）を分類するようにしてみます。（SNS向けに撮った写真は建物か食べ物が多いので） スクリプトは大体同じですが、queryをハードコードせずに引数として与えるようにしました。 #-*- encoding: utf-8 -*- """ Usage: query_bing_images.py <query>

TensorFlow のチュートリアル（Convolutional Neural Networks） http://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn/index.html#convolutional-neural-networks の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 注：このチュートリアルは TensorFlow の上級ユーザーを対象としており、機械学習の専門知識と経験を前提としています。 概説 CIFAR-10 分類は、機械学習における一般的なベンチマーク問題です。問題は、RGB 32×32 ピクセルの画像を10カテゴリーに分類するものです：飛行機、自動車、鳥、猫、鹿、犬、カエル、馬、船、およびトラック 詳細については CIFAR-10ページ と Alex Krizhevsky による技術レポートを参照してください。 目

マッキャン・ワールドグループで約15年にわたり、アジア、オーストラリア、ヨーロッパのグローバルブランドに携わってきたシニア・クリエイティブ・ディレクターが、広告業界に見切りをつけた理由を語る。 最近、ジェイ・ウォルター・トンプソンのグローバル・チーフ・クリエイティブ・オフィサー（ちなみに広告業界のクリエイティブ畑出身者がたどり着けるのは、せいぜいこの役職まで）で友人のマット・イーストウッドが、インドのウェブ版ビジネス誌「ライブミント」のインタビューを受けました。インタビューの中で彼は、「今こそが、広告業界で仕事をする最高のタイミング」と強調し、その理由を「（単なる広告にとどまらず）新しいプロダクトを発明できる時代になったから」と語っています。 彼は基本的に、今日の広告はかつてよりも幅が広がり、広告会社で面白い仕事ができるときが来たと言っているわけです。確かにそうかもしれませんが、広告会社が

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今日からはじめるGitHub ～ 初心者がGitをインストールして、プルリクできるようになるまでを解説 エンジニアであれば、チーム開発ではもちろんのこと、個人開発でもGitを用いてバージョン管理していきたいもの。今回は、GitやGitHubをはじめて使う人に向けて、導入から初歩的な使い方までを解説します。 ソースコードの管理はできていますか？ ファイルを修正するときに、修正前のソースコードをhoge.php.bakのようなバックアップファイルとして残し、開発環境をゴミだらけにしていませんか？ エンジニアであれば、チーム開発ではもちろんのこと、個人開発でもGitを用いてバージョン管理していきたいもの。今回は、GitやGitHubをはじめて使う人に向けて、導入から初歩的な使い方までを解説します。 ここではGitの詳細な仕組みには触れません。GitやGitHubを利用したことのない人が、Gitを

This repository contains the lecture slides and course description for the Deep Natural Language Processing course offered in Hilary Term 2017 at the University of Oxford. This is an advanced course on natural language processing. Automatically processing natural language inputs and producing language outputs is a key component of Artificial General Intelligence. The ambiguities and noise inherent

今すぐお金が必要なときは、即日お金を借りる方法を選ぶのが最も早いです。 審査に通れば最短25分で現金を手元に引き出せる方法もあるので、急ぎでお金を借りたいときは迷わず即日借りる方法を選びましょう。 数あるお金借りる方法の中で最も早いのはカードローンの利用ですが、担保があればカードローン以外で借りられる可能性も。 お金を借りるならどこを選ぶべきなのか、当サイトでは特に「融資の早さ」に焦点を当て、今すぐ安全に借りたい人向けの方法を一覧でまとめました。 即日でお金借りる方法はどこ？最短即日で借りるなら審査の早さに注目 お金を借りる方法と聞いて消費者金融や銀行のカードローンの契約を考える人も多いと思いますが、他にも借入方法は多数あります。 お金借りる方法を融資までの早さに注目し、一覧で比較しました。 借入方法と融資までの時間について確認しましょう。 種類 審査スピード 金利 審査 大手消費者金融

自炊にハマっている。社会人になって10年強、まったく自炊をせずに外食&コンビニで生活していたんだけど、いくつかのきっかけがあって、自炊を始めるに至る。そのきっかけの話はおいおいするとして、まずは自炊の効能についてである。 健康 言うまでもないけど、外食やコンビニ飯と比較して圧倒的に野菜の摂取量が増える。外食産業はほぼ、炭水化物産業じゃなかろうか、というくらい、外で食べるごはんは、炭水化物が多い。太るのも当たり前である。尿酸値があがるのも当然である。野菜を摂ると、やせる。体の調子も整う。お腹の調子までよくなる。「このまま外食続きでは、いつかは身体を壊すのではなかろうか。その前に料理の上手な人と結婚した方がよいのではないか」などと前時代的な悩みを持つ必要もなくなる。自炊は、健康にとてもいい。 心の平穏 自炊をするということは、生活をするということである。つまり、仕事や、遊びといった、「ハレ」の

独自の制作環境／研究開発によって導き出されたメディアアートやテクノロジー演出を世に送り出すクリエイター集団、Rhizomatiks。その中でも研究開発をベースに新たな表現を生み出している部門がRhizomatiks Research（以下ライゾマリサーチ）だ。 数々の作品の中で知られたものでは、2014年のNHK紅白歌合戦でのテクノポップユニットPerfumeのライヴにて制御されたドローンを飛ばしたテクノロジー演出や、2016年にはアイスランドのシンガーBjörkによるライヴパフォーマンスの360度VR映像のリアルタイムストリーミング配信を手がけ、その今までにないパフォーマンスに観衆は沸いた。 彼らはジャンルを問わず数多くのクリエイターとコラボレーションを行い、メディアアート作品から企業の広告案件まで幅広い分野で活躍。ドローンやVR／ARなどハードウェアとソフトウェアの両面からさまざまな先

ブロックチェーンが世界を変える・・・・かもしれない BMR; Blockchain makes Revolution 2017.01.31 Updated by Ryo Shimizu on January 31, 2017, 09:46 am JST 「ブロックチェーンを侮るな」 筆者に近しい友人の言葉を信じて、ここ一ヶ月くらい、ブロックチェーンを勉強しています。 もとは「サトシ・ナカモト」という謎の人物が開発したビットコインから始まるブロックチェーン。うん、たしかに侮っていました。 原理的には、非常に高度な暗号を「採掘」することで、この暗号に価値がある、ということにして通貨を定義するビットコイン。そして、ビットコインを実現するためのブロックチェーンという技術が、どうやらものすごいことになっていそうです。 ブロックチェーンを実現する技術の根幹はハッシュです。 ハッシュ・・・つまりプログラ

MITメディアラボをテーマとしたシリーズの第2回目。今回取り上げる准教授のセザー・ヒダルゴ氏は、メディアラボならではの最先端のデータ解析やデバイスを活用したさまざまなプロジェクトを進める一方で、「情報とは何か？」といった哲学的ともいえる思索にも向き合う。印刷の時代からネットの時代への変遷という、人類史的なスケールを持つ彼の視座から見えてくる、今のデジタルテクノロジーが持つ課題や可能性とは何なのか、そのことを語ってもらった。 ※取材時には、ヒダルゴ氏の研究室所属のクリスチャン・ハラ＝フィゲロア氏も同席。 【プロジェクト紹介】 氏が手掛けるプロジェクトのひとつである「集合的記憶」のプロジェクトは、印刷術の誕生、産業革命、電話やテレビの発明、などの出来事が、人類全体の持つ「集合的記憶」をどのように変えたかを、多くの歴史的著名人にまつわる資料をデータベース化して解析しようとするもの。氏が率いる「マ