ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
PAIで商品をレコメンドする機械学習モデルを作ってみた｜Engineers' Blog｜SBクラウド株式会社 - SBクラウド株式会社
はじめに こんにちは、エンジニアの高橋です。 2回目のTechブログ投稿になります。 今回は、PAI（Machine Learning Platform for AI）について書いていきたいと思います。 PAIは中国サイトと国際サイトのみのサービスとなっており、日本語のドキュメントは存在しません。 また、英語のドキュメントもまだまだ情報が十分ではなく、正直どうやって使えばいいのかよくわかりません。 そこで今回は、Alibaba Cloud触ったことない！機械学習なんてやったことない！という方でも、PAIのテンプレートを利用することで非常に簡単に商品をレコメンドする機械学習モデルを作る方法とその処理内容を日本語で丁寧に紹介していきます！ Alibaba Cloudの機械学習に興味あるけど、前提知識がなさ過ぎて手が出せない…と思っている方でも問題なく実施できる内容なので、この機会にぜひPAIに
ディープラーニングで高性能な手の検出器を簡単に作る方法 - Qiita
はじめに とある目的で、ディープラーニングで手を検出したいなと思いやってみました。最初は1から学習して全然性能が出なくて、絶望していたのですが学習済みモデルを使うことで簡単に高性能な検出器を手に入れることができました。頼るべきはネットの集合知ですね。特に@KzhtTkhsさんの以下ツイートに助けられました。 意外と無い不思議🐤 EgoHand Datasetを利用した以下の実装とかならあります🐤🐤https://t.co/h6U7ZENZI2 ハンドサインまでいれるとまず無いので、いつも自作しています……🐤🐤🐤 — 高橋かずひと@リベロ拝命🐤 (@KzhtTkhs) August 15, 2019 ネットに助けられたので、簡単に作りかたを記事にまとめてネットの海に放流いたします。 写真では1つの手ですが、原理的には、複数の手でも検出可能です（両手の検出までは自分でも確認してい
Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第三回) - 技ラボ
「ビッグデータEXPO東京 2015春」に展示しました「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」について、全三回に分けて解説します。 今回は第三回、最終回です。デモアプリケーションの核となっている、ハンドサイン画像の学習について解説します。 by NagasawaKazuki 2015/05/11 Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第一回)Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第二回)Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第三回) はじめに ISPは、2015年3月12日(木)、13日(金)にザ・プリンスパークタワー東京で開催された「ビッグデータEXPO 東京」に出展しました。 ブースでは「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」と「Deep Learni
バドワイザー、機械学習で「ラスト100メートル」の配送を効率化
大手ビールメーカーのアンハイザー・ブッシュは、機械学習ツールを使って配送先の店舗の状況に合わせて経路やスケジュールを最適化することで、配送の遅れを85％削減できたという。 by James Temple2019.03.26 99 6 1 1 物流業界が配送時間の短縮に向けた取り組みの大半を配送経路の最適化に重点を置いている一方で、ドライバーらが時間の大半を費やしているのは配送経路ではない。 実際、ドライバーが労働時間の75％を割いているは、「ラストマイル」の配送ではなく、配送センターでの待機や駐車スペース探し、顧客とのやり取りに費やす最後の「100メートル」だという。そう話すのは、自律配送経路・配車指示ソフトウェアの開発を手がけるスタートアップ企業であるワイズ・システムズ（Wise Systems：本社マサチューセッツ州ケンブリッジ）のチャズ・シムズCEO（最高経営責任者）だ。 ワイズ・シ
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも 2019-03-12 奈良先端科学技術大学院大学や電気通信大学などによる研究チームは、食品の外観を画像変換し、ARを使用して重畳することで視覚から味覚を錯覚させるGAN（generative adversarial network）を用いたリアルタイム味覚操作システムを発表しました。 論文：Enchanting Your Noodles: GAN-based Real-time Food-to-Food Translation and Its Impact on Vision-induced Gustatory Manipulation 著者：Kizashi Nakano, Daichi Horita, Nobuchika Sakata, Kiyos
機械学習を使って焼肉で肉が焼けたかどうかを区別してみた【#Aidemynote AINOW賞】 | AI専門ニュースメディア AINOW
AINOWはAIプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供する株式会社アイデミーなどと共に完全オンラインの解析コンテスト #Aidemynoteを2018年6月に開催しました。 #Aidemynoteでは特別賞として2枠のAINOW賞を設けました。解析の新規性やインパクトなどを総合的に審査してAINOW賞を決定しましたのでご紹介します。 機械学習を使うことで、肉が焼けたのかどうかを判別するという投稿です。 Tatsuya Yokoyamaさんの記事です。ぜひご覧ください！ Tatsuya Yokoyamaさんの記事はこちら[/btn] はじめに こんにちは。仕事で昨年末から機械学習が必要になり勉強しているのでQiitaにアウトプットしてみます。どうせなら人の役に立つことを、と思い色覚異常を持つ方のサポートになるかもしれないことにトライしてみました。 背景 焼肉で肉が焼けてるかどうか区
『Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック』レビュー
『Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう』について、レビューします。 Amazonの紹介によると 機械学習の重要性は、日々高まっているものの、いったいどのように実務に取り入れたら良いのかという声を聞くようになりました。 本書では、実際にデータの集め方から、機械学習を活用するところまで、実践的なPythonのサ ンプルコードで紹介します。 と書いてありました。Pythonを利用して、データを集めて整理するところから始められる参考書はなかなかなかったので、これは！と思い『Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック』を購入しました。実際に買ってみて試したうえでレビューしていきたいと思います。 目次 買った経緯 こんな人におすすめ 本の内容 できるようになったところ 買った
機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～棋譜学習編～ - Qiita
前回まで 機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～概要編～ 機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～導入編～ 概要 今回は、囲碁AI「AQ」を開発してるすごい人が作ったPyaqを使って9路盤の棋譜を学習していきます。 手順 囲碁AI作成キット「Pyaq」をダウンロード 9路盤の棋譜データを大量ダウンロード 棋譜学習開始 自己対戦させてみる 囲碁AI作成キット「Pyaq」のダウンロード まず、囲碁AIを作るには優れたプログラムが必要です。 え？ハードルが高すぎる？ そんなあなたに、囲碁AI作成キット「Pyaq」がおすすめです！通販か！ 囲碁AI作成キット「Pyaq」のダウンロード リンク先のページに飛んだら、Clone or download → Download ZIPの順にクリックしてダウンロード。(git cloneでもOK) zipファイルを解凍し
機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～導入編～ - Qiita
前回まで 機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～概要編～ 対象 Windowsパソコンであること(LinuxやUbuntuはまだ知識が浅いので保留) ファイル操作の基本(ファイル移動、zip解凍など)が分かる インターネットを問題なく使える(検索、ファイルダウンロードなど) プログラミングを少しでもやったことがある(やったことがなくてもやる気があればOK！) 「GPU使って高速学習したい！」という場合はCUDAとcuDNNの導入が必要*1になってくるため、難易度が一気に跳ね上がります。 そのため、GPUを使うものには目印として[玄人]をつけています。 環境 Windows10 Home 64bit Core i7-8700K NVIDIA GeForce GTX 1070 Python 3.6.6 Anaconda 3-5.1.0 tensorFlow 1.7.0 [玄
Googlerも学んだAI講座、「Learn with Google AI」で一般公開
Googleが、ML（機械学習）の基礎からディープラーニングまで、AI（人工知能）について学べるWebサイト「Learn with Google AI」を開設。15時間でMLのコンセプトを学べる短期集中講座も無料で受講できる。 米Googleは2月28日（現地時間）、「AI（人工知能）がどのように問題を解決するのかを誰でも理解できるようにする」ためのWebサイト「Learn with Google AI」を開設したと発表した。 このサイトでは、ML（機械学習）のコンセプトを学んだり、MLのスキルを高めたりするための方法を提供する。AIに興味を持ち始めた初心者からディープラーニングのエキスパートまで、様々なレベルに合うコンテンツを用意したという。
Amazon SageMakerでネジ検出・分類を行うWebアプリケーションをサーバーレスで実装してみました | DevelopersIO
はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 今回大澤が構築したネジ検出・ネジ分類を推論するSageMakerのエンドポイントにリクエストを送付するWebアプリケーションを構築したので、 その実装方法とアーキテクチャ・ソースコードを公開します。 まずは、動作している様子を御覧ください アーキテクチャ図 実装解説(フロントエンド) 今回のフロントエンドの実装はHTMLファイルにすべて実装をしています。 以下のような流れでリクエストを行っています。 このサイトにアクセスすると、アクセスしたブラウザ経由で端末についているカメラにアクセスの許可を求めます。 カメラへのアクセスが許可されると、カメラから取得した映像をvideoタグのソースとして設定します。 Captureボタンを押すと、カメラから取得している画像を切り出し、Canvasに配置します。 Sendボタンを押すと、Cap
「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する
2018年4月21日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「機械学習ブームの裏側に」に登壇したのは、ヤフー株式会社データプラットフォーム本部の池上哲矢氏。「女性エンジニアが少ない」という問題に対して、機械学習を用いて解決を試みた、ユニークな取り組みを紹介します。 「連続最適化」を研究し、ヤフーへ 池上哲矢氏（以下、池上）：ご紹介に預かりました、ヤフー株式会社の池上哲矢と申します。 今日は「機械学習ブームの裏側に」というタイトルで、発表させていただきたいと思います。こういったイベントは初めてで、すごく緊張しているんで
将棋ソフトPonanza開発者「人工知能はいまのところ論理的な思考はほとんどできない。むしろ『直感』を得意としていることはあまり納得されていない」
Issei Yamamoto🚗創業メンバー募集中🌔 @issei_y 人工知能はいまのところ論理的な思考はほとんどできない、むしろ所謂「直感」のほうを得意としているという話、あまり納得されてない。確かにコンピュータは論理的に動いている、でもそれはハード・ソフトウェアエンジニアが一生懸命作った論理であったコンピュータが発案した論理ではない。 2018-05-11 15:59:03 山本一成🌤️TuringのCEO @issei_y 🚙完全自動運転EVの量産を目指すTuringのCEO turing-motors.com ☗名人を倒した将棋プログラムPonanzaの作者 🧑🏫愛知学院大学特任教授 🚑カジュアルDM大歓迎 🚒CTO:@aoshun7 COO:@daisukeman note.com/issei_y Issei Yamamoto🚗創業メンバー募集中🌔 @iss
NVIDIAが解説するディープラーニングの基礎（前編）
ディープラーニングの学習フロー 学習プロセスでは、期待結果とネットワークの誤った出力の差を誤差として定量的に計算すること、誤差から各層の重み係数を更新することがカギとなる。 山崎氏は画像分類をテーマとして、誤差計算のイメージを例示した。この例ではネットワークにライオンの画像を入力したにもかかわらず、トラの確率スコアが80％、ライオンの確率スコアが20％と出力され、誤ってトラと分類されている。 誤差計算について、山崎氏は「問題設定により誤差はいろいろ定義できるが、（この例では）出力された確率スコアと数値化した正解ラベルの直接的な差分を用いる」ことなどが基本的な考え方だと説明した。 勾配法と誤差逆伝播法でネットワークの重み係数を更新 得られた誤差から各層の重み係数を更新する手法についてもいくつか提案されているが、山崎氏は「最もベースとなる考え方の『勾配法』を紹介する」とした。 ニューラルネット
【未来テクノロジー】NVIDIAの「NVIDIA Tesla V100 32GB」をPreferred Networks（PFN）が早速採用 | おなやみ通信
【未来テクノロジー】NVIDIAの「NVIDIA Tesla V100 32GB」をPreferred Networks（PFN）が早速採用 次世代高速演算処理プラットフォーム「MN-1b」 Preferred Networks（PFN）は2018年7月より稼働させる次期プライベートスーパーコンピュータ「MN-1b」に最新のNVIDIA製GPUを採用すると発表しました。 PFNは、交通システムや製造業、バイオ・ヘルスケアの領域を中心に、深層学習（ディープラーニング）などの研究開発や関連技術の実用化を研究している会社。 オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer（チェイナー）」の開発・提供をはじめ、トヨタ自動車、ファナック、国立がん研究センターなどの世界をリードする組織と協業し、先進的な取り組みを推進しています。 自動車の自動運転や、興行用ロボットの作業効率改善、ガン診断などの医
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