Amazon エコーが大失態…「ニュースの声を注文と勘違い」誤発注殺到
昨今話題になっている音声認識デバイス。一番身近なところでは、iPhoneのSiriやアンドロイドに搭載された会話認識機能が思い浮かぶ。昨年に大ヒットした、話しかけて操作するAmazonの人工知能スピーカー『エコー(Echo)』もその一つだ。エコーに話しかければ、搭載されたＡＩ「アレクサ（Alexa）」が情報を処理。ネット検索はもちろん、天気予報を聞いたり、アラームをセットしたり、音楽を再生させたりできる。その上、「アマゾンの商品を注文する」という機能まであるから驚きだ。しかし最近では、このエコーで思わぬハプニングが起きている。 ことの発端はアメリカのダラスに住む6歳の女の子がアマゾンエコーに「ドールハウスとクッキーを買って」とお願いしたことだ。数日後、約160ドル(約1万8千円)相当のドールハウスと2kgにもなる大量のクッキーが家へ配達されて、女の子の母親はびっくり。結果、届いた高価なドー
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
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