ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]
最初に その後のディープラーニングおじさんの話です。シンデレラの続きみたいなものなので、読まないほうが夢を壊さないかもしれませんということだけ、ここで注意喚起いたします。 この記事、ずっと下書きに入ったまま公開しようか迷っていたのですが、ディープラーニングおじさんのご家族にもご了承いただき、公開することにしました。そこまで拡散は希望していないのですが、特に制限するつもりはありません（できません）。 ディープラーニングおじさんとの出会い振り返り ディープラーニングおじさん（以下Dおじさん）とは、今だに私のブログでトップのPV数を誇る記事の主役です。 上記記事ではあっさり書いていますので、もうちょっと解像度高く思い出しながら振り返ってみたいと思います。 そもそもの出会いは、社内で異動した後、たまたま隣の課にDおじさんがいたことからはじまります。Dおじさんは、私より一回り以上上の年齢（50代後半
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アルゴリズムとは何か！？ ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ - Qiita
今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場
深層学習を根底から覆すカプセルネットワークの衝撃
深層学習を根底から覆すカプセルネットワークの衝撃 2018.03.21 Updated by Ryo Shimizu on March 21, 2018, 12:24 pm JST 現在の深層学習ブームのきっかけを作ったのが、トロント大学のジェフリー・ヒントン教授であることには誰も疑問を抱かないでしょう。 ヒントン教授らのグループはそれまで目覚ましい成果がなかなか出なかった画像認識という分野に深層畳み込みニューラルネットワークという新しいアイデアで取り込み、目覚ましい成果を挙げたことで、Googleはヒントン教授の設立した企業DNNresearchを買収し、今のディープラーニングブーム旋風が世に巻き起こりました。 だいたい、この手のニューテクノロジーブームというのは、2、3年で落ち着くのが常です。 しかし、稀にブームで終わらずに本物のイノベーションになる技術があります。 たとえばモバイル・
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件｜加藤貞顕
１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講
ハッカーの系譜（10）マービン・ミンスキー (9) 人工知能「冬の時代」が到来 | THE ZERO/ONE
ミスティーノは、仮想通貨でも遊べるオンラインカジノです。仮想通貨での入金には、Bitcoin、Ethereum、Litecoin、Bitcoin Cashなどが使用できます。また、出金も仮想通貨で行うことができます。 また、ミスティーノでは、スロットやテーブルゲーム、ライブカジノ、ポーカー、ビデオポーカー、バカラ、サイコロなど、様々なオンラインカジノゲームが楽しめます。さらに、スマートフォンやタブレットでのプレイも可能ですので、いつでもどこでもカジノゲームを楽しむことができます。 実際にミスティーノで遊んでみた感想 ミスティーノでは、新規登録や入金などに応じて、さまざまなボーナスが提供されています。 新規登録ボーナスとしては、入金不要で手に入る「フリースピン」があります。また、入金ボーナスとしては、入金額に応じた「マッチボーナス」が提供されることがあります。さらに、プレイヤーのレベルが上が
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
結局、機械学習に必要な数学ってなに？
前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
ディープラーニングで簡単に自動テストスクリプトが作れる「Magic Pod」 | 品質向上ブログ
今日は、今話題のAI(人工知能)技術「ディープラーニング」を使い、誰でも簡単にモバイルアプリの画面自動テストスクリプトが作成できるWebサービスのお話です。 ※2017年7月24日よりオープンβ版を提供開始しました！ AppiumやSeleniumのような画面を自動操作するテストツールはとても便利ですが、一方で、こうしたツールを利用していないプロジェクトもたくさんあります。何がツールの導入を妨げているのでしょう? 筆者は、次の2つがとりわけ大きな問題だと考えています。 システムの内部情報をある程度理解しないと、テストスクリプトを書くこと・読むこと・編集することが難しく、それなりのスキルが必要。 テストスクリプトの作成に時間がかかりすぎる。特に、読みやすく変更に強いスクリプトを作成しようとすると、かなりの手間がかかる。 これらの問題を、ディープラーニングによる画像認識を使って解決しようとして
ディープラーニングを使わない顔認識 - ニートがプログラミングするブログ（はてな出張所）
2016 - 06 - 24 ディープラーニングを使わない顔認識 最近は様々なところで ディープラーニング が使われています。 ここで書く顔認識の分野でも主流となっています。 しかし、この記事ではあえてそれを使わない方法を説明します。 というか単に ディープラーニング がうまく扱えなくて、自己流で顔認識技術を改良して言っただけですが……。 ちなみにここでは、画像中から人の顔を見つけるのが顔”検出”、その顔が誰であるかを特定するのが顔”認識”ということにしておきます。 一昔前の顔認識ではeigen face、fisher faceやLBPなどが使われていました。 これらは OpenCV に実装されているので、簡単に利用することが出来ます。 しかし実際に試してみたところ、これらは精度があまり高くない気がしました。 他に良い方法がないか探していたら、ぱろすけさんがAV女優の顔認識に関する論文を書
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
機械学習とディープラーニングとは その１ | IoT NEWS
IoTをゼロベースで考えるの第20回は「機械学習」と「ディープラーニング」についてだ。 この言葉、IoTや人工知能の話題ではよく出てくる言葉だが、きちんと説明するのはとても難しい。私も以前聞かれた時とても曖昧な答えしかできなかったので、整理してみる。前後半にわけて解説し、第一回は機械学習についてだ。 機械学習と切っても切り離せないのがインターネットの普及だ。Googleができたのが、1998年、データマイニングの研究が盛んになったのも1998年ということで、このあたりから機械学習の研究は大きく発展したということだ。 機械学習の概念を簡単にいうと、「意味は特に考えず、単に機械的に、正解の確率の高いものを当てはめていく」やり方だ。例えば、翻訳の世界でいうと、「英語でこういう単語の場合は、日本語ではこの単語で訳される場合が多い」「英語でこういうフレーズの時は、日本語ではこういうフレーズで訳される
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア You can train a deep neural network on your web browser 2015.12.24 Updated by Ryo Shimizu on December 24, 2015, 06:00 am JST 先日発表した深層学習(ディープラーニング)をWebブラウザ上から手軽に行うためのオープンソース・ソフトウェア、「DEEPstation(ディープステーション)」をついに公開しました。現在、Githubより誰でもダウンロードして使用することが出来ます(https://github.com/uei/deepstation)。 DEEPstationは、ディープラーニングを手軽に実験するためのGUIベースのアプリケーションで、以下のような特徴があります。 国産ディープラーニングフレ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、 人工知能研究用に無償提供を開始 | 株式会社ドワンゴ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました
ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋のAIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d
「エンジニアは今すぐディープラーニングを学べ」松尾豊氏が見据える、日本がシリコンバレーを追い越す日 - エンジニアtype | 転職type
2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「
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ひたすら楽してディープラーニング