人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？This domain may be for sale!
学習画像/動画作成用アノテーションツールを調べてみた - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
アノテーションツールは画像を使った機械学習のタスクで、画像に教師ラベルを付与するためのGUIツールです。 昔、物体検出用のアノテーションツールとしてこんなの作りましたが、今はもっと良いものが色々とあるみたいなので、調べてみて良さそうだったものをいくつかピックアップしました。 ちなみに調べただけで、imglab以外はまだ使ってません。 アノテーションツールのリストはここが参考になります。 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_manual_image_annotation_tools オンラインツール LabelBox LabelBoxはオンラインで使用可能なアノテーションツールで、年5000ラベルまで無料で使えます。画像データをLobelBox上のサーバーへアップするか、もしくはAWS上の自社データに対して使用することが可能です。物体検出用のBound
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会（PRMU）にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され，一貫して認識精度の向上に寄与してきた．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている． 本稿では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網
機械学習で乃木坂46を顏分類してみた - Aidemy Blog
この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable Christoph Molnar 2023-08-21 Summary Machine learning has great potential for improving products, processes and research. But computers usually do not explain their predictions which is a barrier to the adoption of machine learning. This book is about making machine learning models and their decisions interpretable. Afte
動画像を用いた経路予測手法の分類
動画像を用いた経路予測手法の分類1. 1 PRMU研究会 @ 熊本大学 October 12-13, 2017 サーベイ論文: 動画像を用いた経路予測手法の分類 平川 翼† 山下 隆義† 玉木 徹‡ 藤吉 弘亘† †中部大学 機械知覚ロボティクスグループ ‡広島大学 2. 2 経路予測とは？ • 対象の移動経路を推定する技術 3. 3 経路予測の応用先 • 自動運転 ⎻ 周囲の環境理解 ⎻ 事故の未然防止 • 監視カメラ映像の解析 ⎻ 異常行動の検出 4. 4 経路予測の難しさ ~人物の場合~ timepresentpast future ? 歩行者検出 人物追跡 過去・現在の観測に対する状態を推定 経路予測 観測が存在しない 5. 5 周囲の環境 観測の代わりに • 様々な情報をうまく活用する必要がある 現在の歩行者位置 過去の移動経路 他者の移動経路 6. 6 経路予測の流れ • 環境
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
Robust adversarial inputs
This innocuous kitten photo, printed on a standard color printer, fools the classifier into thinking it’s a monitor or desktop computer regardless of how its zoomed or rotated. We expect further parameter tuning would also remove any human-visible artifacts. Out-of-the-box adversarial examples do fail under image transformations. Below, we show the same cat picture, adversarially perturbed to be i
Chainerでアニメキャラクターの顔画像を分類する - Qiita
この記事では、animeface-characterデータセットを使ってIllustration2VecモデルをFine-tuningし、146種類のキャラクター顔画像を90%以上の精度で分類できるモデルを訓練する手順を追いながら、以下のことを説明します。 Chainerを使って データセットオブジェクトを作る方法 データセットを訓練用・検証用に分割する方法 訓練済み重みを持ってきて新しいタスクでFine-tuningする方法 （おまけ：データセットクラスをフルスクラッチで書く方法） 使用した環境は以下です。 NVIDIA Pascal TITAN X Ubuntu 16.04 Python 3.6.3 使用したライブラリは以下です。 Chainer >=2.0.1 (最新の4.1.0でも動作確認済み) CuPy >= 1.0.1 (最新の4.1.0でも動作確認済み) Pillow 4.0
機械学習、深層学習のプラットフォームの整理 - Qiita
PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします。
雑記： 交差エントロピーって何 - クッキーの日記
機械学習をしているとよく交差エントロピーを最小化させられると思います。 でも冷静に考えると交差エントロピーが何かよくわかりませんでした。むしろエントロピーがわかりませんでした。 以下の記事を読み、もっと無理がない例で短くまとめたかったのですが、やはり例に無理があり、長くなってしまいました。参考文献 情報理論を視覚的に理解する (1/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (2/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (3/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (4/4) | コンピュータサイエンス | POSTD ニューラルネットワークと深層学習 以下はこれら記事の劣化アレンジです。 A国、B国、C国があります。 A国では、一日の天気は25%ずつの確率で晴れ、曇り、雨、雪にな
Udemyで学べる機械学習を全部見てみたんで、お勧め報告 - Qiita
結論 下記4つがオススメ上から順に見ていく事をオススメします。 【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門 みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 ゼロから作るニューラルネットワーク【Python 3 + NumPyでバックプロップを徹底マスター】 アプリケーション開発者のための機械学習実践講座 大前提 この記事を書いてる人 本職 Railsサーバーエンジニア（iphoneアプリ プログラマでもある） 三十半ば、三十歳過ぎてからプログラマになった。 変わり種とか突然変異と言われてる。 今後は比較的短期間（一年位）でデータサイエンティストになり さらなる給料アップを企んでいる。 想定している読者 機械学習だけでなくプログラミング自体も初心者に向けています。 前置き Udemyと動画学習について Udemyとは？ Udemy
最近のスパースなニューラルネットワークについて - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、スパースなニューラルネットワークの話をします。 要約すると ニューラルネットのスパース化によって、精度はほとんど犠牲にせずに、計算効率は3〜5倍程度まで向上できる スパース化にはまだ課題が多く、ニューラルネットの高速化という意味では、次の戦場はたぶんここになる スパースとは、スパース化とは スパースであるとは、値のほとんどが0であることです。例えば、ベクトル$a,b$の内積を計算する際に、$a$のほとんどの要素の値が0であるとしましょう。0になにをかけても0ですから、$a$の値が0でない次元についてのみ、$a_i b_i$の値を計算して足し合わせればよいわけです。このように、内積を計算する際に、どちらかのベクトルがスパースであれば計算が高速化できます。0という値をメモリ
ベイズ学習の勉強に参考になる資料 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回はタイトルの通り，ベイズ学習を勉強する上で参考になる教科書やウェブの資料，論文等を紹介したいと思います． ベイズ学習は確率推論に基づいた機械学習アルゴリズムの構築論です．ベイズ学習を使えば，あらゆる形式のデータに対して，未観測値の予測や隠れた構造を発見するための統一的なアプローチをとることができるため，特に現代の機械学習アルゴリズムを深く理解し使いこなすためには必須の方法論になっています． １， ベイズ学習の位置づけ まず，データサイエンスにおける他の方法論と，ベイズ学習の位置づけを簡単に俯瞰したいと思います． 僕の知る限り，ベイズ学習は1990年代ごろから登場してきた機械学習の方法論で，既存の学習アルゴリズムを確率モデルによって構築し，学習や予測の計算をすべて確率推論（条件付き分布と周辺分布の計算）で解決してしまおうという試みによってはじまりました．これにより，従来
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
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