なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦 (1/2) - ITmedia NEWS
「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。 IT化に取り組んだ10年 電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「TensorFlow」（テンサーフロー）が公開されてからは、AI開発にも本格的に着手。現在は（1）RPA（Roboti
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
今回より4回を予定して、書籍『仕事ではじめる機械学習』著者の有賀康顕さん、『前処理大全』著者の本橋智光さんの対談をお届けいたします。ひょんなことから実現した今回の対談、今話題の機械学習を中心に、さまざまな角度からのお話しが飛び出します。まずはお二人の著書の話題から… 書籍の評判と執筆の苦労 （名刺交換をするお二人…） 有賀： そうか、CTOですもんね。 本橋： CTOと言ってもエンジニアは僕入れて4人ですけどねｗ 有賀： よくあるスタートアップのCTOって最初のエンジニアで、みたいな感じで。だから4人いるんだったら、ハイアリングがもうできるようになったという。 本橋： でも、いまAndroidエンジニアがいないから僕Androidアプリ書いてますよｗ もう少しすると入社する予定ですけれど。 有賀： スタートアップのCTOはできることは何でもやるということで。いやあ。ご活躍されていて。 本橋
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
Keras Documentation
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
飯塚里志 — ディープネットワークによる画像補完（SIGGRAPH 2017）
概要： 本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて，シーンの大域的かつ局所的な整合性を考慮した画像補完を行う手法を提案する．提案する補完ネットワークは全層が畳み込み層で構成され，任意のサイズの画像における自由な形状の「穴」を補完できる．この補完ネットワークに，シーンの整合性を考慮した画像補完を学習させるため，本物の画像と補完された画像を識別するための大域識別ネットワークと局所識別ネットワークを構築する．大域識別ネットワークは画像全体が自然な画像になっているかを評価し，局所識別ネットワークは補完領域周辺のより詳細な整合性によって画像を評価する．この2つの識別ネットワーク両方を「だます」ように補完ネットワークを学習させることで，シーン全体で整合性が取れており，かつ局所的にも自然な補完画像を出力することができる．提案手法により，様々なシーンにおいて自然な画像補完が可能となり，さらに従来の
グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発
アルゴリズムの学習には通常何千ものサンプルが必要とされる。グーグル・ディープマインドの研究者はその手間の回避方法を見つけた。 by Will Knight2016.11.04 1468 830 111 0 人間は一、二度見ればそれが何かを認識できる。しかし、コンピュータービジョンや音声認識のアルゴリズムは、画像や言葉の習熟に何千ものサンプルが必要だ。 グーグル・ディープマインドの研究者がこの手間を回避する方法を発見した。研究者は深層学習アルゴリズムを巧妙に微調整することで、画像内の物体等をひとつのサンプルだけで認識（分類）する「ワンショット学習」を可能にした。研究チームはタグ付き画像や筆跡、言語を収録した大型データベースで、新方式を実証した。 高精度のアルゴリズムの認識力は信頼できるが、アルゴリズムの構築には多くのデータが必要で、時間もお金もかかる。たとえば、無人自動車が、確実に道路上の個
機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets
Baseline results You can find some baseline replicable results on this dataset on the project page for cuda-convnet. These results were obtained with a convolutional neural network. Briefly, they are 18% test error without data augmentation and 11% with. Additionally, Jasper Snoek has a new paper in which he used Bayesian hyperparameter optimization to find nice settings of the weight decay and ot
ディープラーニングで洋服を整理してみました - ZOZO TECH BLOG
概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる - Qiita
概要 つい一ヶ月前に提案された深層学習モデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (以下DCGAN)をchainer上で実装した． 70万枚もの大量のイラストを使ってDCGANにイラストらしさを学習させた． 得られたモデルを利用して，コンピュータにイラストを描かせてみた． 結果としては結構上手く行った．本物と見分けがつかないというレベルではないものの，DCGANは正常にイラストらしい画像を生成できている． ネタが盛大に被って本当につらい はじめに DCGANという画像を生成するニューラルネットをchainerで実装しました。恐るべきことに、今までにない美麗さで二次元イラストも自動生成できます…！https://t.co/C8P8GbzWN1 pic.twitter.com/DWwGhF9itw — おそるべし抹茶パワー
深層ニューラルネットワーク�による知識の自動獲得・推論
Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Langua...Naoaki Okazaki
TensorFlowによるももクロメンバー顔認識（前編） - Qiita
二番煎じ感が半端ないですが、やっちゃったものは仕方ないので書きます。 機械学習やディープラーニングについては全く初心者のソフトウェアエンジニアが、畳込みニューラルネットワークを用いて「ももいろクローバーZ」のメンバーの顔識別を行うアプリを作った話です。 作ったもの ec2上で稼働してます。ただしt2.microなので重いです。 ももクロ画像分類器 http://momomind.kenmaz.net コード https://github.com/kenmaz/momo_mind 背景 私（@kenmaz)は、仕事ではここ数年はiOSアプリ(objc/swift)ばっかり書いています。その前はJava/Ruby/PHPでWebアプリ、サーバーアプリ、開発ツール等を書いていたりもしました。ということで機械学習や人工知能に関する知識はほぼゼロでした。 自分語り＆参考図書 そんな私がなぜ、題記のよ
Facebook、ディープラーニングを利用して文章を理解する「DeepText」を発表
米Facebookは現地時間2016年6月1日、ディープラーニング（深層学習）に基づいたテキスト理解エンジン「DeepText」を発表した。人間に近い正確さで瞬時に文脈を理解できるという。 Facebookによると、DeepTextは1秒あたり数千件にのぼる投稿の文章を理解し、20カ言語以上に対応する。 Facebook上でどのようにテキストが使われているかを理解することは、ユーザー体験の向上につながる。Facebookでは、ユーザーが見たいと思うであろうコンテンツを優先的に表示し、スパムなどのコンテンツを振り分けているが、DeepTextによりこうした使用体験をいっそう向上できる。 DeepTextはFacebookの一部機能ですでにテストを実施している。メッセージングアプリケーション「Messenger」で行ったテストでは、「I need a ride（タクシーが必要）」や「Take
Python: TensorFlow のチュートリアルでソフトマックス回帰を試す - CUBE SUGAR CONTAINER
最近、囲碁でプロ棋士を負かした AlphaGo も、この TensorFlow で組んだニューラルネットワークを使っているんだとか。 とはいえ、チュートリアルを読みながら使ってみると、これは単にディープラーニングだけをターゲットにしたライブラリではないように感じた。 どちらかといえば機械学習で使われるモデルをプログラムで表現して動かしやすくするためのツールキットのようだ。 今回試すソフトマックス回帰というのは TensorFlow に用意されている最初のチュートリアルで使う機械学習アルゴリズムだ。 モデルとしては一層のニューラルネットワークとソフトマックス関数を組み合わせたシンプルなものになっている。 一層のニューラルネットワークなので、これはディープラーニングではないし、ぶっちゃけ最終的に得られる汎化性能も高くない。 チュートリアルでは MNIST という手書き数字のデータセットを使って
TensorBoard: Embedding Visualization
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
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