私が関係筋から聞いた話によると、金子勇のWinny開発には中国共産党が関与している。 中国当局はその後、情報暴露型のワーム(Antinny/キンタマウイルス)を日本に蔓延させ、自衛隊の軍事機密をWinny経由で大量に流出させるこ… https://t.co/mXQOPBhoTT
大澤昇平 :: AI 救国論 🇺🇳 on Twitter: "私が関係筋から聞いた話によると、金子勇のWinny開発には中国共産党が関与している。 中国当局はその後、情報暴露型のワーム(Antinny/キンタマウイルス)を日本に蔓延させ、自衛隊の軍事機密をWinny経由で大量に流出させるこ… https://t.co/mXQOPBhoTT"
私が関係筋から聞いた話によると、金子勇のWinny開発には中国共産党が関与している。 中国当局はその後、情報暴露型のワーム(Antinny/キンタマウイルス)を日本に蔓延させ、自衛隊の軍事機密をWinny経由で大量に流出させるこ… https://t.co/mXQOPBhoTT
維新「司書はAIで代替可能」
拡大 学校司書の配置増を求める国会決議に反対し「司書の仕事はAI（人工知能）にとって代わられる」（中央）などとした日本維新の会の文書 学校図書館で子どもの読書や学習を支える学校司書の配置増を求める国会決議案に、与野党で唯一、日本維新の会が「近い将来、司書の仕事は人工知能（AI）で代替可能になる」と反対し、臨時国会（9日閉会）への提出が見送られていたことが19日分かった。 2015年施行の改正学校図書館法で「努力義務」とされた学校司書の配置は全体の半数程度にとどまっている。このため「文字・活字文化推進機構」が働き掛け、衆参両院で全会派が了承した形での決議案提出を目指していた。 維新の浅田均政調会長は取材に「人件費増に直結する『司書の配置促進』は『改革』の名に値しない」と文書で回答した。
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
How to watch NASA's first Boeing Starliner crewed flight launch today (scrubbed)
牧島かれん新デジタル担当相（44）が、NTTから2回にわたり、高額接待を受けていたことが「週刊文春」の取材でわかった。 デジタル庁を巡っては、平井卓也前デジタル担当相（63）や、ナンバー2の赤石浩一デジタル審議官がNTTから高額接待を受けていた問題が発覚。平井氏は閣僚給与1カ月分を自主返納し、赤石氏には減給10分の1（1カ月）の懲戒処分が下されている。
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。 Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。写真をインポートすれば自動でトレーニングLobeのWebサイトに掲載の紹介動画を観れば、このツールのシンプルな使い勝手が認識できるだろう。ナビゲーターがPCのWebカメラで水を飲む写真を複数通り撮影。同じく水を飲んでいないシーンを撮影すると、トレーニングが自動で行われる。 ラベルを調整して、Webカメラの前で水を飲むと「水を飲む」動作が検出できるように。また、モデルの修正も簡単にできるようだ
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
結局、機械学習に必要な数学ってなに？
前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。
無料でAIが学べる最高の教材まとめ｜月みかん
皆さん、こんにちは月みかんです！ 今日は無料でDeep LearningやData Scienceが学べる教材をご紹介します。 はてブで327(増加中）Usersからブックマークをもらうなど予想外の反響があり、嬉しいです！ありがとうございます！ 参照元を記事最後にまとめているのでそちらも是非読んでください。 プログラミング完全初心者からでも始められるよう配慮していくつもりなので、何か分からないことや質問があれば遠慮せず、コメントしてください！ 答えるかもしれないし、答えないかもしれません！笑 プログラミングを全くしたことがない人は⬇︎の記事を読んで、「ターミナルやテキストエディタってなんぞや？」ということは最低限理解してから本記事を読むことをお勧めします。
東ロボくんの生みの親《新井紀子》教授の間違いが明らかになった日。人間は人工知能に読解力でも負けつつある - Togetter
sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae アリババの人工知能チームが @Stanford 大学の読解力テストで人間に始めて勝ったのが、今年の1月。スコアは、 ・人：82.304 ・AI：82.44 グーグルの《BERT》でトレーニングさせた人工知能のスコアは何と、87.433！10カ月で5ポイントも上げている。人間とマシン、読解力の差は今後更に広がる🤖。 twitter.com/GoogleAI/statu… 2018-11-03 16:51:29 Google AI @GoogleAI We have released @TensorFlow code+models for BERT, a brand new pre-training technique which is now state-of-the-art on a wide array of
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 - 「上がるか」「下がるか」の2択 - 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 - 隠れ層x2、ユニット数は50,25
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
【みんな】Caffeより手軽かつ高速! Cで書かれた必要十分な深層学習フレームワーク darknetを試す【意外と知らない】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
チャオ! オレだ。 深層学習を手軽に使いたいというニーズは日に日に高まっているはずなのに、ガクシャ先生どもと来たら、やれMatlabだ、やれPythonだのと軟弱言語の話しかしやしねえ。どこかに気骨溢れたナイスガイはおらんのか! と思ったら、居た。 それが今回紹介するdarknetだ。 darknetという名前から想像する異常にダークである。 バーン どうよこのダークネス感 いまどき黒いページというのは珍しい。 そして無駄に凝った魔法陣のようなロゴ。ダークだ。 しかしダークネット、厨二満開とせせら笑っていられるのもいまのうちだ。 このダークネット、実に必要十分な機能を最短で試せる超絶優れたツールなのである。 CaffeやTensorFlowほどの知名度はないが、実用性皆無なTensorFlowに比べてdarknetはものすごく実用的。Cが分かる人ならばこれほど使いやすいものもちょっと他にな
はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
StackPath
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以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
人工知能開発は「儲けないと意味がない」 東大・松尾豊さんが見た“絶望と希望” (1/4) - ITmedia NEWS
人工知能開発は「儲けないと意味がない」 東大・松尾豊さんが見た“絶望と希望”：これからのAIの話をしよう（日本編）（1/4 ページ） 日本が人工知能開発で世界と戦う上で可能性のある分野や領域は。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授に聞く。 日本企業は世界とどう戦っていけばいいのか。競争力を高める一手段として、人工知能（AI）開発に注目が集まっている。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授は「シンプルに、日本企業が世界で大きなシェアを占める領域が何かを考え、そこにディープラーニングを組み合わせればいい」と話す。 インタビュー前編：なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因” 人工知能の研究、開発、ビジネスへの活用──何をする上でも、まずは企業がどうもうけるかを考えることか
ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
記事ネタを集めていたところ、代官山で日本語の手書き認識ソフトウェアの開発に成功した外国人グループがいる。それもたった２か月で。という記事にあたりました。日本語の手書き文字のOCRを外国人が開発しているという驚き。 気になりすぎたので、早速取材にいってみたところ、Reactive Inc.のデータサイエンティストのDavid MalkinさんとコアエンジニアのPhilip Irriさんにお話しを聞くことができたので、まとめてみました！ 非エンジニアにもわかるようにと噛み砕いて、システムの内容や今後の拡張計画ディープラーニングの可能性についてまでいろいろ話してくださいました。
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
お絵かきAI Disco Diffusionには解像度が上がる魔法の呪文があるらしい「入れるだけで自動的にこのクオリティ」
リンク ゆるおた学習帳 イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」に絵を描いてもらった - ゆるおた学習帳 絵を描いてくれるAI「Midjourney」をきっかけに、この世にはオープンソースのイラスト生成AIがあることを知りました。早速自分も試したい！と思ったのですが、今回の「Disco Diffusion」はイラスト生成まで少し難しかったので自分用備忘録です。 参考にさせていただいた記事はコチラ↓Get Started With Disco Diffusion to Create AI Generated Art イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」の使い方 「Disco Diffusion 2 users リンク note（ノート） 魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)｜note やればやるほど呪術化する、AI画像錬成につい
[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
![[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f4a54c2f823323603e91d6c7e92388fa3e031a8c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB6ZW5vbm5wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYjdkZjRhYWU2MzBkZWM2ZjhlYThlMjQ4ZTAxNjRhNg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D785c46ed4b2354aacb4bdcc0136340ba)
気づき そもそも文字起こしとは そもそも文字起こしとは（2） 音声入力による文字起こしの実践法（Mac） 1. 素材音声の再録音 2. Soundflowerの準備 3. Mac内部で再生＋聞き取り 4. 音声ファイルが終わるまで再読み込みなどのケア まとめ 〜そしてtextlint編へ〜 続編 気づき 少し前にこのようなことに気がついた。 ひえーすごい発見をした。音声入力で文字起こし作業をナシにできないかなあ、と思って対談の音声データをiPhoneのそばで大音量で再生したけど全然認識せず。ですよねー、と一旦諦めた後にふとイヤホンで聴きながらシャドウイング的に自分で喋ったらだいぶテキスト化された（笑）これはいいのでは— Hiroaki Kadomatsu (@note103) 2016年7月6日 「いずれそうなるだろう」とは思っていたが「まだしばらく先のことだろう」とも思っていた現実が、想
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 － Publickey
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
LoRAを使った学習のやり方まとめ！好きな絵柄・キャラクターのイラストを生成しよう【Stable Diffusion】
を一通りご紹介するという内容になっています。 Stable Diffusion系のモデルを使って画像を生成していると、 特定のキャラクターのイラストを出したい あるアニメの絵柄を再現したい といった欲求が出てくることがあります。ただ画像生成AIはそのままだと「特定の絵柄・キャラクターを決め打ちで出す」のは非常に難しいですし、それを解決する手法もありましたが高性能なPCが必要で時間もかかる…という問題がありました。 しかしそのような問題を解決する「LoRA」という手法が知られて、今ではかなりポピュラーなやり方になっています。ここではこのLoRAについて
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
Perplexity AI
Bulletproof coffee, also known as butter coffee or keto coffee, is a high-calorie drink made with added fats, intended to fuel your start to the day. It was created by Dave Asprey, the originator of the Bulletproof Diet, and is popular among low-carb dieters and those following a ketogenic diet. The drink consists of coffee made from high-quality beans, unsalted butter, and a medium-chain triglyce
TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
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