ディープラーニングの手法「CNN」の画像識別処理がアニメーションで理解できる「CNN Explainer」
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開
Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoogleのオープンソースのWebアプリケーション「Google Colaboratory」を用いる。Jupyter Notebook上で教材に登場するコードをそのまま実行し、結果を確認できるため、新たに環境を構築する必要がない。 今後は画像認識、自然言語処理、深層強化学習、デプロイといった機械学習を応用する方法も網羅する予定だ。 関連記事 「AIプロジェクトを担当してくれ」突然の上司のむちゃぶり あなたが最初にやるべきことは？ 「ウチの会社でもAIを使おう」――急に上司からこんなむちゃぶりが飛んできたら、どうすればいい？ AI初心者のビジネスパーソン向けに企業のAI導入について分かりやすく解説する新連載がスタート。 元フィギュアスケート選手とディープラーニングの華麗な出会い 「選手の役に立ちたい」社会人大学
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - ＠IT
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
東大松尾研、データサイエンティスト育成講座の演習を無料公開
東京大学大学院工学研究科の松尾研究室は3月19日、データ解析からモデルのアウトプットまで学べる講座「GCIデータサイエンティスト育成講座」（正式名：グローバル消費インテリジェンス寄附口座）で利用している演習コンテンツをWebで無償公開した。個人で学習する目的に限り、誰でも無料で利用できる。「無償公開によって、実社会で価値を生むことができるデータサイエンティストの育成拡大を目指す」としている。 Jupyter Notebook形式で作成された全15章の演習コンテンツ。データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまでを一気通貫で学べるという。データサイエンスの主要言語Pythonの基礎から学べるほか、統計的数値計算や機械学習に関する技術、SQLやMongoDB、分散処理フレームワークのSparkなど、ビッグデータ解析に関する技術も学習できる。 個人で学習する目的のみで無償で利用で
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
SONYの本気！AI開発ツール『Neural Network Console』が現場の常識をぶっ壊す | Ledge.ai
SONY『深層学習モデルの開発ハードル無くそう』 TensorFlow、Keras、Theano、Caffeなど。これまでディープラーニング向けライブラリといえば、海外勢が圧倒的…という状況でした。 が、そんな状況が いきなりひっくり返る かもしれません。 なんとあの SONY がGUI&プログラミングいらずなAI開発ツールをリリース。突如無料で開放してくれたんです。 関連記事：ディープラーニングとは｜AI・人工知能・歴史・仕組み・学習手法・活用事例 関連記事：ニューラルネットワークとは｜AI・人工知能・仕組み・歴史・学習手法・活用事例 その名も『Neural Network Console』 ざっと紹介するとつまり “簡単にディープラーニングを行えるGUIツール” ということなんですが、なにより『ヤバイ』のが下記の特長点。 Windows対応！！ というわけで伝えるべき点が多すぎるリリー
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます。（版権上の問題でPDFの形では配布できない＆してないそうです） この本は、ここ数年のディープラーニングの進歩のうち研究者の間ではメジャーとなっているであろうテーマはすべて書いてある、ともいえる内容の広さがありつつ、それぞれのテーマについて理論的背景と具体的
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