OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のChris I.氏は、カナダ・トロントでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』では、北米のAI業界に関する雑感とAI業界で働き続けるための心得が書かれています。 Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入りました。しかし、こうした見方はAI業界の一側面を見ているに過ぎません。AI研究に対する熱は冷めたかも知れませんが、既存のAI技術を活用して解決すべき問題は、まだ無数にあるのです。このように現状を見たうえで、今後もAI業界で働くにあたっての心得を同氏は以下のように書き記しています。 問題を解決するのに、最先端のAI技術は必要ない。むしろ、既存のAI技術を
機械学習で「地動説」は生まれない。天才少年が「AIは存在しない」と主張する理由 | Ledge.ai
「機械学習を誰でもアクセスできるようにしたい。そのために世界中をこうして講演して回っています」 その少年は、若干15歳とは思えない口ぶりで聴衆に語り始めた。 インド生まれの天才少年タンメイ・バクシ。5歳からコードを書くようになり、9歳でiOSの時刻表アプリを開発。プログラミングに取り憑かれた。 そのときの経験をもとにプログラミング言語「Swift」についての本も出版。YouTubeチャンネル「Tanmay Teaches」を立ち上げ、アプリ開発、数学から科学に至るまでの情報を発信し、現在はIBMチャンピオン（IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してそのテクニカル・コミュニティーに優れた貢献をしてきた支持者）として世界中を飛び回る生活を送る。 「将来は10万人がプログラミングを学べるように助けたい」と語る少年が、2019年3月14日、15日にかけて開催されたビジネスカンファレ
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
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”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
長尾真（情報工学者）新井紀子（数学者）｜INFORIUM｜NTTデータ
人間を理解し、人工知能をさらに先へ。 情報処理学で多大な功績を残した長尾真氏と 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで人間の能力に注目するようになった 国立情報学研究所の新井紀子教授が、 AI技術の発展にはこれから何が必要になるのか、徹底討論しました。 人間の知能を支えるもの新井 私が「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクト(※1)を始めたときに人工知能学、特に言語処理の方面から「何でこんな役に立たないことをするのか」という批判的なご意見を受けました。そんな中、長尾先生が「それは今やるのはなかなか面白かろう」と、言語処理学会の記念大会などに私を講師として呼んでくださったのが印象に残っています。 長尾 でも、それから4～5年のうちに東ロボをおやめになった。「もうちょっとやったら面白いところまで展開するのでは」と思っていたので、それが残念です。 新井 いえ、まだプロジェクトはやめてい
あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？
あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？：真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】（1/3 ページ） データもない、分析技術もない、開発するエンジニアもいない――。AIを開発しようという企業には「3つのカベ」が立ちはだかるといわれていますが、それよりももっと根本的な「当事者意識」の問題があるのを知っていますか？ 第3次AIブームを背景に、最近では多くの企業がAIの導入を検討しています。今や大企業の4社に1社がAIを導入しているという調査もあるほどです。メディアを通じて成功事例が知られるようになってきましたが、AIの導入はそんなに簡単な話ではありません。例えば、次の会話のような状況でプロジェクトを始めると、どうなるでしょうか。 A：AIで新製品の需要予測をしたいんですけども、どうしたらいいですか？ B：予測して、その後どうするんですか？ A：えっ……分析してから考え
「統計数理」から見たＡＩブームをすべて話そう ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
統計数理研究所は大学共同利用機関として統計やデータ科学の人材を養成し、研究基盤を支えてきた。近年のビッグデータ（大量データ）と人工知能（ＡＩ）ブームで日本の人材不足が鮮明になっている。樋口知之所長に打開策を聞いた。 －ＡＩブームをどう見ますか。 「ＡＩ技術が日々進化する状況だ。年や月ではなく、日単位でアイデアが共有され、技術が更新されている。従来の研究や学術界を揺るがしかねない流れだが止まらないだろう。この背景には三つの要因がある。まずディープラーニング（深層学習）が圧倒的なパフォーマンスを実現したことだ。深層学習の中身はブラックボックスになるが、それを上回る利点があった。画像やテキスト、音声データの学習はめどが立ち、動画への対応が進む。人間がコミュニケーションする情報のほとんどを機械で扱えるようになった。情報系研究者は誰でも使えるほど使い勝手が良い」 「次に計算プラットフォームが広く提供
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
Adobe MAX 2017のスニークス – 人工知能Adobe Senseiの活用技術 - ICS MEDIA
米Adobeアドビ Systemsシステムズが主催の世界最大のクリエイティビティ・カンファレンス「Adobe MAX 2017」（ネバダ州ラスベガス）。二日目の10月19日は「スニークス」と題してAdobeの研究中の技術が発表されました。スニークスはAdobe MAXで最大の盛り上がりをみせる恒例の人気イベントです。 ここで発表されたものは現時点では製品に搭載されていないものの将来的に製品に組み込まれるかもしれない技術。過去の例を挙げると、Photoshopのディフォグ（霧を増減させる）機能やマッチフォント機能、最新のPremiere Proに搭載されたイマーシブ空間内での編集機能もかつてスニークスで発表された技術です。本記事では発表された11のテクノロジーを、現地のイベントに参加したスタッフ（池田）がレポートします。 今年は人工知能Adobe Senseiをフル活用した次世代技術のオンパ
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
「機械学習」サービスの3つの提供形態と正しい選び方
機械学習への期待と盛り上がりは止む気配を見せず、機械学習関連のサービスもそれを背景に増え続けています。一方で、どのサービスを選べばいいか判断に困るケースも多くなっているようです。今回は、機械学習サービスの提供形態とそれぞれのメリット／デメリットを確認しながら、要件に適した機械学習サービスを選ぶためのポイントを解説します。最後に、オラクルが提供する各形態の機械学習サービスを紹介します。 前回の記事【「機械学習」を始める前に知っておくこと・検討すべきこと 】へ これもあれも機械学習？ 日本政府もAI（人工知能）の必要性を表明しました。これを受け、AI技術の中核となる機械学習への注目は一過性ではなく、しばらく継続するものと思われます。 筆者としてはうれしい反面、各種メディアで取り上げられたことで、機械学習がバズワード化してしまったように感じられます。今では、多くの製品が何らかの機械学習機能を搭載
人工知能で白黒写真をカラーに 早大が技術開発、GitHubでコード公開
早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという
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Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開