ヤフー、“ヤフコメ”の表示順位付け技術を無償公開 ネット上のコメント健全化目指す
APIの連携によって事業者は、AIの開発に必要な学習データや計算コストなどの初期投資をかけずに、自社サービスへのコメントの健全化に役立てることができるという。 今後もヤフーは誹謗中傷など悪質コメントに対する取り組みを進め、インターネット空間の健全化を目指すとしている。 関連記事 ヤフー、“ヤフコメ”のパトロールAIを外部提供へ 1日に2万件の誹謗中傷を削除可能 ヤフーが、「Yahoo!ニュース」コメント欄の健全化のため使用しているAIを、外部の事業者にも提供すると発表した。1日に平均約2万件の悪質な投稿を削除できる自然言語処理モデルを横展開し、投稿型サービスの健全化を図る。6月中をめどに、悪質なコメントへの対策強化に向けた検討会も開催する。 “繋がりすぎる”ネット時代の誹謗中傷問題、解決策はあるのか リアリティーショー番組でのSNS中傷を発端として、インターネット上の悪質な投稿に関する議論
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表 2017-12-19 Googleは、画像に対して技術面と審美面の両方で訓練できるCNN（Convolutional Neural Network）ベースの画像評価モデル「NIMA（Neural Image Assessment）」を論文にて発表しました。 NIMA：Neural Image Assessment 本稿では、任意の画像に対して1から10（10が最高得点）の程度で評価の分布を生成し、スコアのそれぞれに尤度を割り当てるアプローチを提案します。 ユーザが技術的（ピクセルレベルの技術品質）に美しく、または審美的（美の本質）に美しく見えるような画像を予測するために訓練されたdeep CNNが紹介されます。 実験では、AVAなどの大
MITやAdobeら、グラフィックデザインにおいて見る人が重要と認識する箇所をリアルタイムにヒートマップ予測する機械学習モデルを論文にて発表
MITやAdobeら、グラフィックデザインにおいて見る人が重要と認識する箇所をリアルタイムにヒートマップ予測する機械学習モデルを論文にて発表 2017-12-10 MIT CSAIL、ハーバード大学SEAS、Adobe Systems、Adobe Researchの研究者らは、グラフィックデザインとデータビジュアライゼーションにおいて、機械学習で人が重要と認識する箇所をリアルタイムに予測する提案を論文にて発表しました。 Learning Visual Importance for Graphic Designs and Data Visualizations （左が入力画像で右が重要度を予測した画像。重要度が高いほど暖かい色が示される） 本稿では、ポスターや広告などのグラフィックデザイン、データを視覚化した資料、この2つにおいて、人がその範囲内でどう見ているかを重要度ヒートマップでフィード
PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]
Chainerでディープラーニング ここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。 そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。 と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、
![PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e53bb13cf631b1e3bc72b3ac943fb336b5db04c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20171002%2F20171002221628.png)
Google、プログラミング不要で“機械学習”試せるサイト公開
サイトは、Googleが8月にリリースした、ブラウザ上で機械学習の訓練と推論を実行できるJavaScriptのライブラリ「deeplearn.js」を用いて作られた。サイトのソースコードはGitHub上に公開している。 Google Creative Labのデザイナーであるバロン・ウェブスターさんは、ブログで「機械学習について興味がある人々が、もっと簡単に機械学習を試せるようにしたかった」とコメントしている。 関連記事 Google、人間のように線画を描く人工知能「sketch-rnn」を養成中 Googleがお絵かきゲーム「Quick, Draw!」にユーザーが手描き入力した膨大なデータを学習材料に訓練した人工知能「sketch-rnn」は、ネコやブタの線画を人間のように描く。 Google、手描きの絵を機械学習でプロの絵に置き換える「AutoDraw」公開 AutoDrawは、タッチ
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ
Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)に参加してきたのでまとめ - ぴよぴよ.py
今日参加してきた Deep Learning Acceleration勉強会 - connpass が非常に面白かった. 一度聞いただけでは全然理解できなかったので、後から読み返すように公開された資料や論文などをメモをまとめた。 私自身は仕事で一度tensorflowでCNN触ってみたくらいで、超初心者なので、 おかしな書き方をしているところがあるかもしれませんヾ(´ﾟДﾟ;) [2017/09/04 11:00 追記] 間違いの修正/情報追記 目次 モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化 by Yusuke Uchida(@yu4u)さん 資料 よくある高速化の方法 Factorization conv(5 x 5) => conv(3 x 3) - conv(3 x 3) conv(3 x 3) -> conv(1 x 3) - conv (3 x
コーディング不要のディープラーニング開発ツール、ソニーが無償提供
コーディング不要で、ディープラーニングのプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」を、ソニーが無償提供。 ソニーは8月17日、コーディングの知識がなくても、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」の無償提供を始めた。自社の製品・サービス開発にも利用しているツールを多くの開発者や研究者に使ってもらうことで「ディープラーニング技術の発展につなげる」という。 同社は今年6月、ディープラーニングのプログラムを生成する際に使うコアライブラリー（基盤ソフトウェア）「Neural Network Libraries」（以下、Libraries）をオープンソース化した。人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」の設計、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群だが、利用には高度なプロ
Facebook、ディープラーニングフレームワーク「Caffe2」をオープンソースに
米Facebookは4月18日（現地時間）、カリフォルニア州サンノゼで開催の年次開発者会議「F8」で、モバイル上でAIアルゴリズムを構築し、実行できるオープンソースのフレームワーク「Caffe2」を発表した。GitHubで公開されている。 ディープラーニングを使っての人工知能の構築と実行には通常、スパコンやデータセンターが必要だが、Caffe2を使えばそうしたインフラなしにディープラーニングを使えるという。 現在、NVIDIA、Qualcomm、Intel、Amazon、Microsoftと密に協力し、Caffe2をクラウドおよびモバイル環境に最適化しているという。 NVIDIAによると、同社のディープラーニング専用システム「NVIDIA DGX-1 AI」でCaffe2を稼働させると他のシステムでよりも7倍高速という。 PythonとC++のAPIが用意されており、簡単にプロトタイプを構
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
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Googleの「TensorFLow」を子供が手軽に使えるツール ～AIを体感！画像を機械学習させてみよう＜前編＞【どれ使う？プログラミング教育ツール】
TechCrunch
漢字のスタイルが自由自在？ “zi2zi”でニューラルネットワークのスゴさを再認識【やじうまの杜】
Evernote社員がユーザーのノートを勝手に閲覧可能に ～機械学習のためにプライバシーポリシー改変
いま、人工知能は「Google検索」を大きく変えようとしている