【論文読み】新・オートエンコーダで異常検知 - Qiita
以前の記事でオートエンコーダによる異常検知は古い！と書いてしまいましたが、 最近は進化しているようです。 今回ご紹介する論文は、損失関数を工夫することで通常のオートエンコーダよりも 異常検知能力を上げる手法です。 ※本稿の図は論文（Improving Unsupervised Defect Segmentation by Applying Structural Similarity To Autoencoders）より引用しています。 論文の概要 通常のオートエンコーダによる異常検知は、微小な異常は捉えられない。 そこで、一枚の画像に対し小さな枠を用意して「輝度」、「コントラスト」、「構造情報」の類似度を計算して異常検知を行う。 本手法を使うことで、通常のオートエンコーダやVAEの異常検知と比べて、AUCで大幅な向上が見られた。 異常部分の可視化についても、通常のオートエンコーダよりも優れ
9,000〜12,000円！警察庁、自動運転システムに関する反則金案を公表 認められない状況での作動が対象
警察庁は2019年7月19日までに、自動運転レベル3（条件付き運転自動化）が改正道路交通法の施行で解禁されるのを前に、自動運転に関する違反行為の点数や反則金について示した「改正道交法施行令案」を公表した。 改正道路交通法では、自動運転システムの使用には走行データを正確に記録できることなどが条件とされているが、こうした条件を満たさずに自動運転システムを使用した場合、普通車では9000円、大型車では1万2000円の反則金を科すというもの。違反点数は2点としている。 警察庁が公表したこの改正道交法施行令案は7月22日からパブリックコメント（意見公募）を開始し、広く意見を募る。報道などによれば、この自動運転に関する改正内容の施行は来年5月を目指しているという。
AIを「悪の手先」にしないためにGoogleが取り組んでいること
様々な分野でのAI活用の今を紹介（ピックアップ） この後、医療、災害対策、環境保護、農業支援、アクセシビリティ、文化保存活動と、バラエティに富む9つのAIプロジェクトを、各スピーカーが紹介。 Google Healthのプロダクトマネジャー、リリー・ペン博士は、肺がん、乳がん、糖尿病性網膜症の早期発見プロジェクトを紹介。世界のいくつかの病院と提携して機械学習システムを訓練し、精度を高めています。 環境保護については、Google AIのプロダクトマネジャー、ジュリー・カットー氏が、米国海洋大気庁（NOAA）と協力して絶滅が心配されているザトウクジラの生息地域を可視化したプロジェクトを紹介。「歌うクジラ」として知られるザトウクジラの歌の録音（人が聞いたら19年かかる量）をAIで解析したんだそうです。 もう1つ、環境保護で登壇したのはGoogleのAI技術を使っているNPO、Rainfores
グーグル・アシスタントの音声データが漏洩、GDPR違反の疑いも
グーグルは、外部の請負業者がユーザーの音声データを聞いている事実について、同社のプライバシーポリシーのページで言及していない。 ベルギーの公共放送局のVRT NWSは7月10日、スマートスピーカーの「グーグルホーム（Google Home）」をはじめとするグーグル機器に組み込まれている人工知能（AI）アシスタント機能「グーグル・アシスタント」によって録音された音声データが数千件漏洩したと報じた。これらの音声データは、ソフトウェアの正確さを向上させるための取り組みの一環として、音声データをテキストに書き起こす請負業者と共有されていた。 音声データには、ユーザーの住所から寝室での会話、暴力を受けている悲痛な女性の声といった、極めてプライベートな会話の断片が含まれている。これらの音声の多くは、スマートスピーカーが「起動ワード」を誤って識別し、うっかり録音されてしまったものだ。4月の記事で述べたよ
深層学習はまだ初期段階--ビジネスインフラ化にはあと20年かかる：DEEP LEARNING LAB講演
ディープラーニング（深層学習）に関連する、開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティー「DEEP LEARNING LAB」は2019年6月8日、2周年を記念するイベントを都内で開催した。本稿では基調講演で語られた内容を紹介する。 最初に登壇した東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授 松尾豊氏は、2006年7月に発表されたGeoffrey E. Hinton氏およびSimon Osindero氏の論文「Deep Bellef Net」から始まり、2019年5月発表のJonathan Frankle氏およびMichael Carbin氏による「宝くじ仮説」に至るまでの歴史をひも解きつつ、「深層学習技術は進み、事例も増えてきた一方で、課題が残る」と指摘する。 平成元年（1989年）時と平成30年（2018年）時の世界企業時価総額ランキングを比較して、
How to Deploy Machine Learning Models
Introduction The deployment of machine learning models is the process for making your models available in production environments, where they can provide predictions to other software systems. It is only once models are deployed to production that they start adding value, making deployment a crucial step. However, there is complexity in the deployment of machine learning models. This post aims to
AI人材を目指す学生は少数派、データサイエンティスト志望は3.3％ 企業側のニーズと差
いまの学生の中で「AI人材やエンジニアになりたい」と考える人は少数派である――。マイナビがこんな調査結果を発表した。中でも、データサイエンティスト（3.3％）などの職種は志望度が低かった。学生はAIに対して漠然とした不安を感じており、企業側のニーズとは差が見られた。 いまの学生の中で「AI人材やエンジニアになりたい」と考える人は少数派――マイナビの調査で、そんな結果が出た。ビッグデータ分析やアルゴリズムの作成など、AIに関連した業務を行える人材の需要が高まっているが、企業側のニーズと学生の志望度には大きな乖離（かいり）があるようだ。 データサイエンティストの志望者は3.3％ 同社が2020年に卒業予定の大学生・大学院生に意見を聞いた結果、75.4％がデータサイエンティスト、各種エンジニア、コンサルタントなど「AI・IT職」を志望しないと答えた。専攻との関連性が強い理系でも、男子の67.1％
「何でもよいから何かやれ」と言う愚かな経営者、AI人材は本当に必要か
このところ、日本企業の経営者に流行している言葉がある。「AI（人工知能）を使って何かやれ」である。ポイントは「何かやれ」だ。言葉を補って「何でもよいから何かやれ」とすれば、さらに分かりやすくなるだろう。 経営者が「何かやれ」と言う相手はもちろん部下だ。CIO（最高情報責任者）やIT部門、あるいは急ごしらえのCDO（最高デジタル責任者）やデジタル組織かもしれない。いずれにしろ、多くの企業から「社長が突然『AIだ』『データ活用だ』と騒ぎ出して困っている」といったぼやきが漏れてきている。 はっきり言って部下に「何でもよいから何かやれ」と命じるのは、経営者として「超」が付くほど恥ずかしい。言うまでもなくAIは手段である、それを活用する前提として経営上の目的が必要だ。にもかかわらず、具体的な目的を示さないのは経営者がAIを活用する経営上の目的をよく考えていないからである。経営上の目的探しまで部下に丸
2025年、マンションの9割近くが値下がりする…AIが衝撃予測（週刊現代） @moneygendai
実は、今の値段があまりにも高すぎるのかもしれない。五輪を前に、供給がピークに達し、マンション価格は下落を始める。その「底」が、2025年だ。これからいったいなにが起こるのか。 AI（人工知能）が予測する「マンションの未来」 2025年、マンションの9割近くが値下がりする――。衝撃的な予測をAI（人工知能）がはじき出した。 今回本誌は、全国の主要マンション200棟を厳選し、AIを使って'25年の価格予測を実施した。その予測結果を掲載したのが本記事後半の表だ。値下がりするマンションは実に170棟。都市部でも都心、郊外を問わず軒並み下落するとの予測結果になっている。 「都心部のマンション開発はこれまで旺盛な需要に支えられてきましたが、資材価格や人件費の上昇で、サラリーマンには手が出ない値段まで価格は高騰しています。 すでに都心一等地の富裕層向け高級マンションを除けば、デベロッパーは在庫を抱えはじ
AIが偽の国連演説文を生成、わずか13時間と1000円弱で--研究者が警鐘
先ごろ公開された調査研究報告によると、人工知能（AI）モデルはわずか半日で偽の国連演説文の書き方を覚えてしまうという。 このオープンソースの言語モデルは、Wikipediaのテキストと国連総会で行われた7000件を超える演説の台本を使って訓練されたもので、政治指導者らと同じ論調の演説を簡単に模倣できたと、国連研究員のJoseph Bullock氏とMiguel Luengo-Oroz氏は述べている。 同研究員らによると、このモデルにいくつかの単語をインプットするだけで、理路整然とした「質の高い」テキストを生成できたという。たとえば、モデルに「The Secretary-General strongly condemns the deadly terrorist attacks that took place in Mogadishu」（国連事務総長は、モガディシュで死者を出したテロリスト攻
機械学習で手術を支援、16歳が最優秀賞--インテル国際学生科学技術フェア
16歳のエンジニアがインテル国際学生科学技術フェア（ISEF）で最優秀賞を受賞し、7万5000ドル（約810万円）を獲得した。慎重を要する脊椎手術の際に、外科医がより高い精度でネジを留められるように支援する機械学習技術を開発したことが評価された。80カ国で423の関連科学フェアが開催され、1800人以上の若き科学者たちが栄誉と賞を求めて争った。その中で勝利を収めたのが、コロラド州グリーンウッド・ビレッジのKrithik Ramesh君だ。 ISEFは、サイエンスサービスを手がける非営利団体Society for Science & the Public（SSP）のプログラムであり、大学進学前の学生を対象とした世界最大の科学フェアである。 Ramesh君のプロジェクトは、コンピュータービジョンと機械学習を使用して、脊椎手術で最も慎重を要し、最も時間のかかる段階の1つを支援するというもの。Ra
GANの進化形現る! 幾何学を利用した新たなモデル「Sphere GAN」理論
現在、様々な画像認識技術において”GAN”が利用されるようになり、その応用範囲はめざましいものがあります。新しく発表された「Sphere GAN」では幾何の理論を基に構成することで次元数を引き上げ、計算精度の向上を実現しています。 参考論文 : Sphere Generative Adversarial Network Based on Geometric Moment Matching 従来のGANモデルの弱点 従来のGANモデルの主なアイデアは、偽物のデータと本物のデータ間の分布散らばりを最小化するものでした。GANはこれまで様々なモデルに利用されてきましたが、処理できない複雑な問題も存在します。例えば、連続的に画像データを生成し学習しようとすると、計算が爆発してしまう場合があります。 従来のGANが処理できない問題を解決するため、これまでIPMs(integral probabili
NEC、創薬事業に本格参入--AI活用で患者ごとのがんワクチン治療へ
NECは5月27日、ヘルスケア事業強化の一環として、最先端AI技術群「NEC the WISE」を活用したがんなどの先進的免疫治療法に特化した創薬事業に本格参入すると発表した。 第一弾として、米国においてフランスのバイオテクノロジー企業Transgene（トランスジーン)と共に頭頸部がんと卵巣がん向けの個別化ネオアンチゲンワクチンの臨床試験（治験）を日本企業で初めて開始する。すでに2019年4月に米国FDAから本治験実施の許可を取得しており、さらに英国と仏国で申請中だ。なお、今回の治験薬は、NECとTransgeneが共同で開発する。日本での治験は未定という。 患者ごとのがんに合わせて作製される個別化ネオアンチゲン・ワクチンは、正常細胞への副作用のリスクを低減しながら、患者自身の免疫システムを活性化させてがん細胞を攻撃することが期待される最先端の治療法といわれている。
Googleアシスタントの自動予約電話機能、通話の4分の1は本物の人間によるもの | スラド IT
Googleの自動音声通話技術「Duplex」がGoogleアシスタントのユーザーに代わって予約電話をかける機能は昨年のGoogle I/Oで発表され、AIによる本物の人間のような会話が注目を集めたが、現在米国48州で提供されているレストランへの予約電話サービスでは実際に本物の人間が電話をかけるケースも多いようだ(The New York Timesの記事、 SlashGearの記事、 The Vergeの記事、 9to5Googleの記事)。 The New York Timesが実施した数日にわたる実験では、事前にレストランへ連絡したうえで、12件以上の予約電話をGoogleアシスタントにかけさせている。予約可能な人数の条件が合わずに断られた店も多かったようだが、予約に成功した4件のうち3件は人間が電話したものだったという。ただし、AIによる予約が成功した1件は、AIが適宜間や間投詞を
素材サイト「写真AC」、AIが生成した架空の人物の顔写真を無料素材として提供開始 - MdN Design Interactive
「写真AC」は、フリーの無料写真素材を提供するWebサイト。利用するユーザーは、個人や商用を問わず、クレジット表記やリンクも不要なので、使い勝手の良いサービスだ。 今回、新たに公開されたのは、GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）と呼ばれるディープラーニングを応用したAI技術。許可を得て集めた顔写真を元に、架空の人物の顔写真を生成し、ダウンロードして使うことができる。 同社では「研究段階のため品質に問題があります」としているが、じっくり見ないと違和感を感じないレベルに仕上がっている。 また、AI人物素材のメリットは、実際の人物素材で発生する被写体から写真使用の許可を撤回されるといったトラブルがない点も強調。今後は「学習用データの数量を増やし、より大きな解像度で、安定した品質の画像を生成できるよう研究を続ける」としている。
ＡＩによる有害コンテンツ排除の難しさをフェイスブックＣＴＯが涙目で語る（平和博） - エキスパート - Yahoo!ニュース
有害コンテンツの対策が明日できるとは言えないが、半年後に同じ質問を受けたくはない――。 フェイスブックのＡＩ開発のトップである最高技術責任者（ＣＴＯ）のマイク・シュレーファー氏は、ニューヨーク・タイムズの取材に、涙目でそう答えた、という。 By Anthony Quintano (CC BY 2.0)ＡＩを使った、フェイクニュースやヘイトスピーチなどの有害コンテンツの排除は、批判の集中砲火にさらされるフェイスブックが掲げてきた対策の中心的な柱だ。 だが今年３月のニュージーランド・クライストチャーチの銃乱射事件では、容疑者によるフェイスブック上での動画のライブ配信を即座に排除することができなかった。 そのことを尋ねられた時、シュレーファー氏は涙を浮かべ、しばし声を詰まらせたのだという。 この銃乱射から２カ月となる今月１５日には、フランスとニュージーランドが共同議長となり、ネット上のテロ関連の
「Gensim」による機械学習を使った自然言語分析の基本――「NLTK」「潜在的ディリクレ配分法（LDA）」「Word2vec」とは
「Gensim」による機械学習を使った自然言語分析の基本――「NLTK」「潜在的ディリクレ配分法（LDA）」「Word2vec」とは：Pythonで始める機械学習入門（9）（1/2 ページ） 最近流行の機械学習／Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は機械学習を使った自然言語分析のライブラリ「Gensim」について解説します。 プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pytho
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