Google Colaboratoryで試せる面白い機械学習プロジェクト6選 – ツクレル
Google Colaboratoryで試せる面白い機械学習プロジェクト6選投稿者: tsukurel 投稿日: 2020年6月10日2020年6月10日 Google Colaboratory（略称Colab）はご存じでしょうか。名前の通りGoogleによって提供されているサービスで、PythonをWebブラウザ上で実行できるJupyter Notebookを提供しています。さらにGPUが無料で実行できるとあって、機械学習系のプロジェクトでも利用されています（実用というより実験などで用いられています）。 今回はそんなGoogle Colaboratoryで実行できる面白いプロジェクトを幾つか紹介します。Open in Colabの画像をクリックすれば、それぞれのプロジェクトをすぐに試せます。 動画中の車認識 Google公式に提供されているプロジェクトです。道路を走っている車を認識し、車
3D Photo Inpaintingの使い方。2D画像が超簡単に3Dに！
3D Photo Inpaintingについて まず、3D Photo Inpaintingを使うとどのようなものができるのでしょうか。 以前に描いたイラストで試してみました。 英語ページですが、詳しくはこちらをご確認ください。 3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting 3D Photo Inpaintingで3Dに変換するには、大きく分けて、ブラウザ上で行う方法と、ローカルで行う方法があります。 ブラウザで行う場合は簡単な手順で3Dに変換することができ、操作も分かりやすいです。 ローカルで行う場合はちょっとだけ難しいかもしれません。 ブラウザ上で作る。3D Photo Inpaintingの使い方 では、まずは2D画像を、ブラウザ上で3Dに変換する方法を紹介します。 まずは3D-Photo-Inpainting
画像から簡単に精巧な3D写真が作成できる論文が公開される、実際に3D写真を生成することも可能
RGBに「奥行き(Depth)」情報を加えた「RGB-D」画像から、立体的な写真である「3D写真」を生成する方法を研究者チームが提案しています。たった1枚の写真から精巧かつ立体的な3D写真が手軽に生成可能ということで話題になっています。 3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting https://shihmengli.github.io/3D-Photo-Inpainting/ RGB-D画像から3D写真を生成する方法を開発したのは、国立清華大学の大学院生でありバージニア工科大学にインターンシップ中のMeng-Li Shih氏、バージニア工科大学の大学院生であるShih-Yang Su氏、Facebookリサーチで働くJohannes Kopf氏、バージニア工科大学の助教であるJia-Bin Huang氏ら4人です
よく使用されるWebページのレイアウトやUI要素91種類をシンプルなCSSで実装するコードのまとめ -CSS Layout
最近のWebサイトで見かける、ページのレイアウトをはじめ、ナビゲーション、フォームのさまざまな入力要素、インタラクション要素、UI要素などのCSSでの実装コードをまとめたCSS Layoutを紹介します。 すべてシンプルなコードで実装されており、外部ファイルやフレームワークは一切必要ないので、簡単に利用できます。 ブックマークや、スニペットに登録しておくと便利ですね。 CSS Layout CSS Layout -GitHub CSS Layoutの特徴 CSS Layoutの使い方 CSS LayoutのレイアウトやUI要素91種類 CSS Layoutの特徴 CSS Layoutは、CSSで作成された一般的なレイアウトとパターンのコレクションです。 依存は一切なし フレームワークも必要なし CSSハックもなし すべて実際の使用例 MITライセンスで、商用プロジェクトでも無料で利用できま
物体認識モデルYOLOv3を軽く凌駕するYOLOv4の紹介 - ほろ酔い開発日誌
はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
プレスリリース無料 配信 おすすめ32選と効果的な使い方【2024年最新版】
プレスリリース（PR）配信 無料サービス＆サイトを活用してプレスリリースやニュースリリースの告知、広報を成功させる 本記事では、ニュースリリースやプレスリリース情報を告知するための代表的なプレスリリース配信サービスである 「PR TIMES」を無料で配信する方法 など、プレスリリースを無料で効果的に配信したい方 に向けて、以下３つのカテゴリに分類した サービス＆サイト を紹介しています。 有料プレスリリース配信サービスの無料プラン 完全無料のプレスリリース配信サービス 無料でプレスリリースを受付中のメディア 完全無料のプレスリリース配信サービスも取り上げていますので、予算の都合で無料のリリース配信サービスを探している方はもちろん、有料プランを検討中という方もお試しで使ってみることをおすすめします（無料でプレスリリースを効果的に成功させる方法 もあわせてご覧ください）。 プレスリリース とは
日本語OCRはなぜ難しい？ NAVERのエンジニアが語る、テキスト検出における課題と解決策
2019年11月20、21日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテーマに、LINEの技術の深堀りを、2日目は「Production」をテーマに、Web開発技術やUI/UX、プロジェクトマネジメントなど、より実践的な内容についてたくさんのプレゼンテーションが行われました。「NAVER ClovaのOCR（光学的文字認識） 」に登壇したのはNAVER OCR Team AI ResearcherのHwalsuk Lee氏。深層学習を用いたOCR技術の仕組みについて語りました。講演資料はこちら LINEのOCR技術の仕組み Hwalsuk Lee氏：みなさま、こんにちは。Hwalsuk Leeと申します。NAVER Clova OCR Teamから参りました。今
OpenAI Gym で強化学習をやってみる | cedro-blog
今回は、OpenAI Gym を使って、車の山登りの強化学習をやってみます。 こんにちは cedro です。 皆さん、OpenAI Gym をご存知ですか？ OpenAI Gym とは、イーロン・マスク氏やサム・アルトマン氏が率いる、人工知能を研究する非営利団体「OpenAI」が提供している強化学習用の環境（ジム）で、これを使ってエンジニアは様々な強化学習を試してみることができます。 どんなものがあるかと言うと、Atari社のゲームでは「インベーダー」、「パックマン」、「アステロイド」など59個があります。 この他、囲碁のようなボードゲーム、歩き方のシミュレーションなどの他に、車の山登り（上の動画）や倒立振子といった基礎的なものまであります。 ということで、今回は、 OpenAI Gym を使って、車の山登りの強化学習をやってみます。 OpenAI Gym の環境をインストールします まず
【GlobalPicks／vol.100】2020年版：6つの重要なマーケティングトレンド〜次に何が来るのか？〜 | Reeflet｜リーフレット
GlobalPicks 〜海外の情報を読み解いて、ビジネスに付加価値を投薬する方法〜 著者：小出 紘道 先週からは、Smart Insightsというマーケティング系webサイトの記事を引っ張ります。 先週は「Trend 1. Lifecycle marketing」を見たので、今週は「Trend 2. Conversational marketing」を見ていきます。 Trend 2. Conversational marketing（対話型マーケティング） Conversational marketing was highlighted as a key innovation in the latest Gartner hype cycle alongside Artificial Intelligence, which often fuels it. Of those forecas
Googleはなぜノーコード開発ツールのAppSheetを買収し、1年半前に正式版になったばかりのApp Makerを終了させるのか？
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Googleはなぜノーコード開発ツールのAppSheetを買収し、1年半前に正式版になったばかりのApp Makerを終了させるのか？」（2020年1月29日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 Googleは先日、コーディング不要でアプリケーション開発ができる「AppSheet」の買収を発表しました。しかしGoogleはノーコード開発ツールのApp Makerを2018年から提供しており、同社の業務アプリケーション開発ツールの主役がどちらになるのか疑問が持たれていました。 その疑問に対し、Googleは明確な答えを明らかにしました。App Makerの終了を発表したのです。 これでGoogleがG Suite向けに提供するノーコード開発ツールはAppSheetが主役になることが明確になりま
機械学習を仕事に使うには？ 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
Pythonのフレームワークを理解するために必要な知識メモ - Qiita
Pythonの本を読んで学んだことをメモしてきます Pythonの勉強中です。読んだ本に関しては、以下ブログ記事参照下さい。 内容的には、この記事では、特にPythonで書かれたフレームワーク（具体的にはTensorFlow、PyTorch等のディープラーニングのフレームワーク）を理解するのに必要だった知識を中心にメモしています。 以下は前提です。 当方、永遠の初心者です。優しくして下さい Pythonの基礎中の基礎は理解している読者を想定しています printの次行の#行は、出力結果を意味します コメント、編集リクエスト歓迎です しばらくは、随時追加、修正していく予定です。 全体的な話 Pythonは全てがオブジェクト Pythonは全てがオブジェクトらしいです。雰囲気でオブジェクト指向をやっているので、あんまり意味がわかってないです。 クラスすらオブジェクトらしいですが、それがどういう
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
30サービスを一挙公開！個人開発で使われている技術【特集】
とうとう、2020年がスタートしました。 今年はオリンピックイヤーですし、新たな挑戦がピッタリな年になりそうです。 さて今回、個人開発ドットコムは「個人開発で使われている技術」というタイトルで、個人サービスで使われている技術について特集しました。 個人開発のサービスを見て「このサービス、一体どんな技術で作られているんだろう…？」と気になったことがある人は多いはずです。 個人サービスの技術構成に関して30件も一挙にまとまった記事は今まで存在せず、とても有意義な記事になったと思います。 これも全て、惜しみなく技術構成について回答いただいた個人開発者の皆さんのおかげです。ご協力いただき誠にありがとうございました。 本記事の構成は、「Webサービス編」と、スマホアプリの「アプリ編」の二つに分けて紹介し、各サービスの紹介セクションは サービス名開発者情報使用技術詳細記事（あれば） となっています。
【終了しました】 『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）
こんにちは、斎藤 康毅（さいとう こうき）といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿を書き終わろうとしています。 この本は「ディープラーニングのフレームワークを作ろう」という本です（野心的にも、オリジナルの「フレームワーク」をゼロから作ります）。世界中を見回しても、ほとんど類書がないような本になっていると思います。これから先、できるかぎり良い本になるよう、最後の最後までブラッシュアップしていく予定です。 さて、今回も前作同様に「公開レビュー」を行います。興味のある方は、オンラインで原稿を読めるページを用意していますので、チェックしてみてください（無料です！）。問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽
Metric Learning 入門 - copypasteの日記
はじめに metric learningとは マハラノビス距離学習 deep metric learningとは siamese network triplet network サンプルの選び方と直感的理解 L2 softmax network MNISTで実験 実験条件 実験1-1: 表現力の確認 実験1-2: 未知クラスの表現力を確認 実験1-3: 奇数/偶数を学習 天気データで実験 データの準備 実験条件 実験2-1: 表現力の確認（その１） 実験2-2: 表現力の確認（その２） 実験2-3: 未知クラスの表現力を確認 まとめ おわりに 参考 はじめに metric learningについて学ぶ機会があったので忘れないうちに得た知識を書き留めておきます。学んだ期間は10日程度と短く、deep learningも含めて初心者ですので疑いながら読んでいただければと思います。間違いを見つけ
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