リリースノート - QiitaQiitaのリリースノートです。新機能の紹介などを行っています。
世界最高の翻訳サービスを個人で開発した話【meta翻訳】 - Qiita
はじめに この度は個人でmeta翻訳という翻訳サービスを開発しました。 現在Google翻訳を筆頭に、機械翻訳サービスは乱立していて、業界としてレッドオーシャンだと思いますが、meta翻訳は複数ある翻訳サービスの中でも日本語⇄英語の翻訳では最高精度だと自負しております。 なので、個人でも頑張ればレッドオーシャンに突っ込めるくらいの機械学習サービスを開発できるというお話しをしたいと思います。 ※個人開発とは思えないくらい高精度なので是非一度使ってみてください。 meta翻訳の精度 まず初めにmeta翻訳の精度を簡潔に紹介したいと思います。 専門的な文章を翻訳する場合 「storm surge」など、専門的な単語にきちんと対応できています。 また、「power」が「電力」と訳されているように、専門的な文脈も識別して翻訳します。 口語的な文章を翻訳する場合 実は専門的な文章よりも口語的な文章の方
機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
完全感覚アノテーションで心が壊れた話 - Qiita
はじめに 2019年もあと少しで終わりです。 皆様、いかがお過ごしでしょうか。 年末といえば、紅白、ガキ使、そろそろ仕事にも慣れてきた頃にやらかしてしまった入社2年目社員のQiita記事 がつきものですね。 本記事では、今年の夏にアノテーション作業になめてかかり心が壊れた2年目社員(＝私)の記録を紹介したいと思います。 ※本記事はやめ太郎氏リスペクトでお送りします！ 第0章 チュートリアル ～アノテーションとは～ 皆さんは機械学習におけるアノテーションをご存じでしょうか。 教師あり学習において、モデルの作成には教師データが必要不可欠です。 例えば、画像から犬と猫を判別するようなモデルを作成するには犬と猫の画像を学習させる必要があります。 このとき、学習させる画像に「これはイッヌ」「これはネッコ」という風にタグをつけます。 この作業のことをアノテーションといいます。 一般的に、質の高いモデル
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
音響処理の基礎 with CNN 〜機械学習で「太鼓の達人」の自動作譜をしてみた〜 - Qiita
この記事の対象者 音響処理の基礎を概観したい ディープラーニングを用いた音響処理に興味がある 太鼓の達人が好きだ つまり初心者向けってことです。プロの方のツッコミもお待ちしています。 結果 見て（聴いて？）もらうと早いと思います。これは今回作ったモデルで生成した譜面を太鼓さん次郎2で演奏したものです。 米津玄師さんの「ピースサイン」： 「音楽から全自動で太鼓の達人の譜面を作るAI」を作りました またいつか解説記事書きます pic.twitter.com/IW6qrd9knS — うっでぃ (@woodyOutOfABase) July 16, 2018 UndertaleよりToby Foxさんの"Your Best Nightmare" @no_TL pic.twitter.com/UW5ntQg0KC — うっでぃ (@woodyOutOfABase) July 20, 2018 ki
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
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