はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい　デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ

専門家いらずの ソニーのAI予測ツール！ 専門家でなくても簡単に操作でき、 データから予測を算出するソフトウエアです。 Prediction Oneとは 「Prediction One」は、ソニー社内のAI教育にも用いられるAI予測分析ツールです。 機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても数クリックの簡単な操作で予測分析が実現できます。 勘や経験に頼りがちだった業務をAIで行い、業務効率化や属人化解消のサポートをします。 シンプルで簡単 自動モデリングで 高精度な予測 予測の理由が わかる デスクトップ版・ クラウド版の環境で 利用可能 複数メンバーでの 共同作業が可能

これはずるい。機械学習で野球のサインを解読できちゃった2019.07.03 18:3014,598 岡本玄介 テクノロジーでサインを解読するのはルール違反だそうですが。 以前にHomePodの箱で泥棒撃退ガジェットを作った、元NASAの技師でYouTuberのマーク・ロバーさん。今度は機械学習で野球のサインを解読する、という面白アプリを開発してしまいました。 ご存知かと思いますが、野球のサインは監督、コーチ、キャッチャーが特定の複雑なジェスチャーを使って、選手たちに次の行動を指示するというものです。 そして彼らが鼻や肩や腕など、触った箇所をアプリに打ち込むと……？ Video: Mark Rober/YouTubeアプリが選手の行動を予測しました。そして見事的中！ アプリの使い方今回作られたアプリは、サインを出すときに触る場所をA～Hに振り分け、その順番をタップすることで、最終的に何の指示

顔認識はもう人間だけのためのものではないようだ。 米国時間10月8日、ノルウェーの養殖大手のCermaqが、サケの養殖場にフナムシ対策としてサケの顔をスキャンする顔認識技術の導入を計画していると、Bloomberg Businessweekが報じた。経時的に追跡できる医療記録を1匹ずつに付けるのだという。 Bloomberg Businessweekによると、サケ養殖場にとってフナムシの増殖は大きな問題で、サケ養殖業の世界市場での被害額は年間で10億ドル（約1133億円）にも上るという。Cermaqのシステムには3Dスキャンが可能なカメラが用いられ、魚の目・口・えらの周辺の模様のパターンを記憶することにより、それぞれを識別できるという。フナムシが付着していたり、皮膚病にかかっているサケは隔離され、治療を施されると同誌は報じている。 サケ養殖業界が顔認識を増産への手段と見なしている一方で、法

こんにちは。研究開発部の @vanhuyz です。機械学習・自然言語処理を中心に研究開発しています。 今回は機械学習を活用してユーザーからのご意見を 81 のカテゴリーに自動分類し、ユーザーサポートスタッフによる手動分類の工数を半分にできた話を紹介したいと思います。 背景 クックパッドは現在約 5,500 万人の国内月間ユーザーがあり、日々ユーザーからたくさんのご意見やご要望を頂いています。創業してからユーザーの声を大事に扱う文化があり、どのご意見も一度目を通すようにユーザーサポートスタッフが努力しています。ご意見はスタッフによってさらに分類され、必要に応じてディレクターやエンジニアに振り分けられています。 例えば、こんな感じのご意見が来ています。「このレシピは簡単なので、子供とやってみました。楽しかったです」や「機種変更して、ログイン出来ません」や「もっと具体的な内容でも検索できるように

背景 平成の次の元号は何になるの？ エンジニアに限らず、多くの人が気になる話題である。 エライ学者先生ががんばって調べたり選んだりして決めるんでしょ。 しかし、時はAIが囲碁や将棋で名人を負かす時代。 そうだ！AIに新元号を決めてもらえばいいじゃん！！ まさに悪魔的発想・・・！ 「OK、Google、新しい元号は何になるの？」 ⇒　教えてくれるワケがない。（元号関連記事くらいは教えてくれる） じゃあ自分で作ってみよう！ 人の判断を一切入れずに、AIだけで新元号作ることが出来るのか？が今回のテーマ 余談： ちなみに大喜利人工知能の、大喜利βさんに聞いたところ 「アメリカ」との答えが返ってきた。 このタイミングで、アメリカ合衆国51番目の州は「本州」です、とせよとの啓示なのか！？ 新元号のルールは？ 以下のように決められているらしい。 1. 国民の理想としてふさわしいようなよい意味を持つもので

最終更新日： 2019年7月10日 工学部女子大生のranranです。 私は彼氏のことが大好きで、いつも彼氏のことばかり考えています。もちろん、将来的には彼氏の「奥さん」へと昇格したいと考えています。しかし、このまま時間の流れに身を任せていてれば、自然と「彼女」から「奥さん」になれるのでしょうか？ 非常に不安です。

2月14日といえばバレンタインデー(Valentine's Day)ですね。 日本では、女性から男性へチョコレートを贈る日というイメージが強いと思います。この日を心待ちにしている方も多いのではないのでしょうか。 このように楽しいイベントと認識されているバレンタインデーですが、一方、重要な課題として、本命チョコ(Honmei Chocholate)と義理チョコ(Obligation Chocholate)が判別できないという問題が挙げられます。 実際、この問題を解くため多くの先行研究がなされています。（参考[1], [2], [3]） 義理チョコと本命チョコの見分け方！義理チョコをあげる意味や理由って何だろう？ バレンタインの本命と義理の違い＆見分け方！手作りは！？男性必見！ 【バレンタイン】やっぱり気になる、“本命か義理チョコ”かを判断するポイントまとめ しかし、既存手法には主観的な要素が

日本マイクロソフトは2月13日、同社が開発・展開している女子高生AIの「りんな」について、同社が開発・展開している女子高生AI「りんな」とコミュニケーションできる「りんなライブ」において、電話をイメージしたリアルタイム性のある音声対話機能「りんなのテレフォンハッキング」を実装した。 りんなは、日本マイクロソフトがAI研究における“人に寄り添う”形で展開している、AIを搭載した女子高校生風のチャットボット。LINEやTwitter、りんなライブなどで、ユーザーと1対1、あるいは1対多人数のコミュニケーションをとっている。 りんなのテレフォンハッキングは、りんなライブにアクセスすると表示される「この後、順番に電話かけてもいい？」というメッセージに承諾すると、電話がかかってくる仕組み。ただし、かかってくるのはランダムだという。これまでりんなライブはテキストでのやりとりだったが、りんなが声を出して

The moment Amazon feared when FTC Chair Lina Khan was appointed may soon arrive: Bloomberg reports that the agency is putting the final touches on its most substantial antitrust case against the tech

AI and other deep technologies are the prevailing themes in the new early-stage cohort from Peak XV Partners, as the largest India and Southeast Asia-focused VC fund intensifies its search for opportu

AI and other deep technologies are the prevailing themes in the new early-stage cohort from Peak XV Partners, as the largest India and Southeast Asia-focused VC fund intensifies its search for opportu

こんにちは。アプリケーションエンジニアのid:yashigani_wです。 はてなは、短期間にWebアプリケーション開発の基礎を身につけるための教材である「はてな教科書」をgithubで公開しています。 これは新入社員研修やはてなサマーインターンでの講義に利用されており、毎年のはてなサマーインターンの一環として加筆・修正し更新しています。 今年は「はてな教科書JavaScript編」「SwiftでのiOSアプリ開発」「Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編」を変更・追加しました。 Webアプリケーション開発の学習や研修のために自由にご利用いただけます。 はてな教科書JavaScript編 今年のはてな教科書では、JavaScript教科書を一新しました。 JavaSctiptの講義は内容が長大になってしまったため、他の教科書とは別レポジトリに移動しました。 また、教科書は

今回は連載のタイトル「人工知能で明日のビジネスは変わるのか？」というテーマにふさわしく、人工知能もしくは機械学習とその市場もしくは収益について考えてみます。 人工知能でマネタイズできる分野 人工知能はいろんな切り口からの分類がありますが、前回の結びに書いたように「人間を超える」という部分がお金になるものと、「⁠超えないけど人間より隈なく処理をする」という部分がお金になるものがあります。 人間を超えるもの まず前者の「人間を超える」というケースです。 これはビジネスとして大変美しく、理想的です。人間ではできないことをやるのですから、そこに料金が発生するのも納得です。ただ、現時点ではこれはなかなかありません。 ディープラーニングによる画像認識は、人間を超える精度を出しつつあります。画像認識自体をどうお金に変えるかのほうが課題です。囲碁の棋力も人間を超えつつありますが、これもそのこと自体はやはり

家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除

<ピックアップ> The Washington Post experiments with automated storytelling to help power 2016 Rio Olympics coverage ワシントンポストのPRブログに面白い発表がありました。今、まさに開幕しようとしているリオデジャネイロ・オリンピックの報道チームに「ロボット記者」が参加するそうです。 いいですね、未来っぽい。 このロボット「Heliograf君」というそうで、複数のソースから提供される生データを人工知能であらかた読める文章にまとめてくれるそうです。選挙などのビッグデータが必要な報道に向けて開発されており、これまで何時間もかかってスポーツ担当の記者がまとめていたデータに基づく定量的な情報は彼に任せ、人間はより深い考察や解説に専念できるようになる、としています。 2012年のデータを使ったTwi

※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B

研究の背景 従来の白黒写真への色付け方法ではユーザーによる介入を必須としていましたが、本研究では自動で白黒画像に色付けを行うことができる手法を確立しました。本手法では、大量の白黒・カラー画像の組から色付けの手掛かりとなる特徴をディープラーニング技術により学習し、その特徴を使って与えられた白黒画像をカラー画像に変換します。特に本研究で開発した新しい手法として、画像全体から抽出される大域特徴と、より小さな領域から算出される局所特徴とを結びつけて利用します。 大域特徴からは、屋外か屋内か、また昼か夜か等の写真全体についての情報を得ることができ、また局所特徴からは、例えば砂か葉か水か等の物体の持つ質感により、その領域をどのように色付けするのが最も適当かという推測をすることができます。これらの組み合わせが、夕暮れの空や人の肌等の、より状況にあった自然な色付けを、人による介入を必要とせずに可能にしまし

Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作

Amazon subsidiary Zoox has begun testing its purpose-built, electric, autonomous robotaxis on public streets in Las Vegas, the company announced Tuesday. Zoox says this marks the first time that an au We are only scratching the surface of how artificial intelligence might be used in art, and musicians are already experimenting with the technology. But if their AI-assisted composition is to be elig