「ディープラーニングの世界は早い者勝ち」差をつけるのはデータの量と課題を見つける力 | Ledge.ai
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ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani （左が見ている画像、右が再構成された画像） 本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見
【松尾豊】ＡＩロボット「日本企業はピークの20代につまらない作業をさせている」 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ロボットとともに働き、ともに生活する―。そんな世界が急速に近づいてきた。ディープラーニング（深層学習）で画像認識精度が向上し、ロボットが“目”を獲得したように、人工知能（ＡＩ）技術がロボットの開発戦略を大きく変えた。第１回目は、東京大学特任准教授の松尾豊さんのインタビュー。ロボットの新潮流を見据え、日本企業はどう戦っていけばいいのか語ってもらった。 ロボットの目が見えるように ―ＡＩ技術の進化はロボットにどんな影響を与えますか。 「簡単に言うと、ロボットは目が見えるようになった。２０１５年にディープラーニングで画像認識の精度が人間を超えた。モノを認識してつかんだり、操作したり、作業ができるようになる。これまでのロボットは目が見えない状態で、単純な動作を繰り返していただけだ。それでも失敗しなかったのは人間が周辺の環境を整えていたからだ。工場の生産ラインでは必ず特定の場所に、決まった部品が配置
巨人たちが語るディープラーニングの未来（翻訳記事） - Preferred Networks Research & Development
比戸です。スムージーの美味しい季節ですね。 今回は「ディープラーニングの未来」というパネルディスカッションに関するブログの翻訳をお送りします。この業界の有名人が多数参加していて、とても興味深い内容だったため、日本のコミュニティでも共有できたらと思ったのです。 それは2015年7月に開かれた機械学習の国際会議・ICML内のDeep Learning Workshopの企画でした。元記事はワークショップ主催者のKyunghyun Cho氏のBrief Summary of the Panel Discussion at DL Workshop @ICML 2015です。ご本人の許可を得られたので、以下に日本語訳を掲載します。なるべく原文に忠実に訳したつもりですが、分かりづらい部分は意訳が入っているため、もし誤りがあればご指摘下さい。 — ここから翻訳 <はじめに> ICML 2015で開かれた
人工知能テクノロジーの現状と可能性 [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT
このところ「人工知能を使ったシステム」や「人工知能を搭載した電化製品」が登場し、世間の注目を集めています。 将棋の世界では人工知能がプロ棋士と互角に戦い、元名人を負かしたりもしています。2011年にＩＢＭが開発した人工知能「ワトソン」はクイズ番組で人間のチャンピオンを破って優勝、今後その技術は医療分野に応用されて、膨大な蓄積データから患者の治療方針を示すのに使われるといいます。三井住友銀行とみずほ銀行は2014年11月に、コールセンターへの問い合わせで適切な回答を抽出するためにワトソンを利用すると発表しました。 ソフトバンクはフランスの企業と共同で人工知能搭載のロボット「Pepper」を発表しました。人の感情を読み取ることができると話題になりましたよね。アップルはiPhoneに人工知能を使った音声対話システム「Siri」を搭載していますし、グーグルは自動車を自動で運転する技術を開発中です。
![人工知能テクノロジーの現状と可能性 [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0180a190a845a75a66de3ac44b408de395bc3ec/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.worksight.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F06%2Fforesight_matsuo_1_main-300x201.jpg)
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
ご家庭で簡単に体験できるディープラーニングされた人工知能が超面白い!爆笑のその結果とは!? /shi3z:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
さて、やはりディープラーニングがアツい!! ということで自分でもやってみたくなり、大阪に行くついでに機内でディープラーニングをやってみることにした。 なにやら難しそうな感じがしますが、一番難しかったのは「インストール」だったという、毎度毎度のトホホなオチ。だから簡単じゃなかった。大変です。大変だけど乗り越えるといいことがある。 ディープラーニング用のオープンソースとしてはいろいろあるらしいが、今はC++で書かれていてCUDA(GPUコンピューティング)にも対応しているCaffeというのが一番いいらしいので、それをインストールしようとするが、もうぜんぜんダメ。苦行。 最近は羽田空港のターミナルやJALの国内線でWiFiが使えるので、あれこれ試したけどとにかくMac OSX、特にYosemiteとかにインストールするのはけっこう面倒くさいということがわかった(あとで知ったけどCUDA7.0なら
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