機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
クラウドの音声認識APIで、ライターにとって実用的な「文字起こしサービス」は作れるのか？
文章を書く仕事をしている多くのライターが苦手にしている作業のひとつに、かつて「テープ起こし」と呼ばれ、いまは「文字起こし」と呼ばれるものがあります。 これは取材やインタビューを行う際に録音したものを聞き返して、逐一正確に文字にしていく作業なのですが、とにかく単調で集中力が必要です。僕はこの作業が苦手ですぐ集中力が切れてしまうので、たとえば60分のインタビューの文字起こしをしようとすると、だいたいその3倍以上の時間がかかることを覚悟しなければなりません。 ある日、たまたま後輩と一緒にインタビューの仕事をしているときに、後輩が僕にこう言いました「新野さん、もし文字起こしを自動でやってくれるソフトがあったら僕は100万円出してもいいですよ」と。 まったく同感でした。この先ずっと、必要な時にいつでも機械がその場で自動的に文字起こしをしてくれるのなら、100万円ぐらい払ってもいい（僕もたまにクラウド
「ニーズは全然なかった」 ゲームAI“第一人者”が歩んだ苦悩の20年間
「日本初」のゲームAI専業企業・モリカトロンが登場。創業者の森川幸人さんは、この20年間「ゲームAIのニーズは全然なかった」と振り返る。なぜ、いまゲームAIが必要なのか。 ゲームキャラクターとプレイヤー同士の自然な会話、敵の強さやイベント発生をコントロール――そんなゲームAI（人工知能）を提供する新会社モリカトロン（東京都新宿区）が8月16日に設立された。ゲームAIの専業企業は日本初という。 創業者はゲームクリエイターの森川幸人さん。AIを活用したプレイステーション向けゲーム「がんばれ森川君2号」（1997年発売）をはじめ、20年以上にわたりゲームAIの研究開発に取り組んできた第一人者だ。 森川さんは新会社で「まずはゲームにどうAIを使えばいいのか、お手伝いするところから始める」という。ゲームデザイナーのアイデアを基に、AIのモデルを提案したり、開発したりと、他社のゲーム会社をサポートする
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
機械学習によるレシピの自動分類、その裏側 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。検索編成部＆研究開発チームの原島です。 クックパッドのレシピには、内部で、様々な情報が付与されています。例えば、こちらの「母直伝♪うちの茹でない塩豚」というレシピには「肉料理」という情報が付与されています。これらの情報は、クックパッドの様々なプロダクトで利用されています。 レシピに情報を付与する方法は沢山ありますが、その一つに機械学習があります。クックパッドでは、レシピが肉料理か否か、魚料理か否か、...という分類を行うことで、「肉料理」や「魚料理」などの情報をレシピに付与しています。 今日は、分類をどのように実現しているか、その裏側を紹介します。 ■ 実装フェーズ まず、分類器を実装する際に気をつけたことを紹介します。 モデルを決定する 分類を行うには、そのための機械学習のモデルを決定する必要があります。クックパッドでは、十分な精度が出るだけでなく、リファレンスが多いという点
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