その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。２年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。ＱＲコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 ＱＲコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装（現デンソー）で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード（ＮＤコード）を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、ＮＤコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか
AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
無料でChrome・Firefoxの操作を自動化＆ファイルのアップロードやデスクトップの操作もできる「UI.Vision」
業務には「同じ作業の繰り返し」がつきものですが、何度も同じ作業を繰り返していると「こういう単純作業を任せるために機械ってものが生まれたんじゃないのか？」と思うわけです。無料のChrome・Firefoxの拡張機能「UI.Vision」を使うと操作を自動化できるマクロが組めて単純作業がラクチンになるとのことなので、実際に使っていました。 Open-Source RPA and Web Automation Tools for macOS, Linux and Windows https://ui.vision/ というわけで、実際にUI.Visionを使ってみます。Chrome版とFirefox版は、それぞれ以下の公式拡張機能ストアからダウンロード可能です。 UI.Vision RPA - Chrome ウェブストア https://chrome.google.com/webstore/de
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
紙の書類をスマホで撮影して「LINE」で送ると、約3秒でテキスト化して返信するAIアプリが登場。開発元は、長崎県西海市のベンチャー企業「西海クリエイティブカンパニー」。ユーザーがOCRソフトなどを用意しなくても、書類や帳票を簡単にデータ化できる点が特徴だ。 紙の書類をスマートフォンのカメラで撮影し、「LINE」で画像を送ると、約3秒でテキスト化して返信する――。こんなAIアプリを、長崎県西海市のベンチャー企業「西海クリエイティブカンパニー」が7月3日からLINE上で公開している。ユーザーがOCR（光学文字認識）ソフトなどを用意しなくても、書類や帳票を簡単にデータ化できる点が特徴だ。 記者が試しに名刺を撮影して公式アカウントに送ったところ、すぐに氏名や企業名、所属部署、オフィスの住所、電話番号、メールアドレスなどを正確にテキスト化して返信してくれた。 このアプリの名前は「文字起こし ばりぐっ
【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する - Qiita
PR: 以前の記事 のデータサイエンティスト向け講座のColab実行方法などをまとめ、 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 参考: Colaboratoryユーザによる非公式の情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 TL;DR いつも満員抽選となる東大松尾研Deep Learningエンジニア育成講座『DL4US』の演習資料が公開された Google Colaboratoryを使えば、Python等セットアップ不要ですぐに始められる 全ノートブックを実行し、つまずき所も乗り越え方をまとめました セットアップ後は、スマホやタブレットのブラウザでもok GPUだって無料で使える! Colab概要はこちら:
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
医療現場の負荷軽減へ縮小運用を続ける感染者情報管理システム「HER-SYS」。実は、厚生労働省が約10年かけて開発を進めてきた別の感染把握システムがある。「症例情報迅速集積システム（FFHS）」と呼び、現場の負荷を極力抑えたものだ。だが厚労省はなぜかFFHSを採用せず、HER-SYSを急造する選択をした。累計50億円以上を投じたHER-SYSを含め、決定の経緯と結果の検証が必要だ。 新型コロナウイルス対策に活用する「新型コロナウイルス感染者等情報把握・管理支援システム（HER-SYS）」がたび重なる運用見直しに追われている。その大きな要因の1つが、国が医療機関や保健所に求める入力事務の負荷の高さだ。 当初は患者の個人情報や症例に加え、濃厚接触の追跡に使う関連情報など約120項目の入力が必要で、1件に20～30分を要したという。医療現場から改善要望が強く、厚生労働省は2020年末に発生届と同
Amazon Musicでプライム会員は1億曲以上聞けるように→「聞きたい曲を押すと他の曲が流れる」「シャッフル再生しかできない」と不満の声続出
Amazon MusicがAmazonプライムの会員特典をリニューアルし、従来の200万曲から追加料金なしで1億曲以上聞けるようになりました。その一方で、再生の仕様にも変更があり、SNSでは不満の声が多く上がっています。 Amazonは11月1日、Amazonプライム会員向けにAmazon Music内で1億曲以上聞けるように仕様変更しました。しかし、おすすめの曲を自動で流す「ステーション」での再生がメインとなり、さまざまな機能上の制限も出ています。 例えば、アルバムで聞きたい曲を再生しようとすると、「あなたが選んだアルバムを似た音楽とミックスしてシャッフル再生します」という文言が現れ、別の曲が流れるように。これはプレイリストも同様で、1曲目から順番に聞くということができなくなっています。 ビートルズの名盤「Abbey Road」。1曲目の「Come together」を再生しようとするも
佐川急便は8月2日、AI（人工知能）を活用し、配送伝票の手書き文字を読み取ってシステムに自動入力するシステムを7月から本格稼働させたと発表した。人間が読み取りづらい崩れた手書きの数字を高い精度で読み取れるという。 ディープラーニングを活用した文字認識技術をベースに、2018年12月から開発を進めていた。手書き数字の認識精度は99.995％に上り、「数字が丸で囲まれている」「取り消し線が引かれている」「伝票に傷がついている」など、目視で読み取りづらい数字もほぼ正確に読み取れるという。 配送伝票の情報入力を請け負うグループ会社のSGシステム（京都府京都市）は、繁忙期になると1日に約100万枚の配送伝票を手作業でシステムに入力していた。新システムを使うことで作業時間を月間で約8400時間ほど短縮できる見込み。 新システムの開発で得たノウハウはSGホールディングスのグループ各社に展開し、さまざまな
若者のスクショ文化 若者のスクショ癖を腐すの嫌なんだけど、1万回注意してもアシスタント（25歳）が参考資料などをスクショで送って来るので1万1回目のキレをかましてしまった😢地図でもサイトでもスクショで送ってくる😭情報追えねぇからURL貼れっつってもURL写ってる状態のスクショ送ってくる😭若者のコピペ離れ😭つら— $tina$ (@tinasuke) 2020年6月22日 若者がスクショでシェアしがちという話をよく聞く。テキスト形式でないとURLや再利用ができないといった弊害があるからやるべきではないという話になりがちだけど、特にスマートフォンは文章を範囲選択しづらいし、フォントスタイルやイメージなども保存しておこうと思えば、スクリーンショットのが楽だ。 自分自身もスマートフォンにおいてはスクリーンショット画像をそのまま Evernote などに保存する事が多い。それでもあまり困らな
画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
前書き 注意：ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2022年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2022年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2021年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 223個 です。 まとめるにあ
ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米University of Michiganと中国のZhejiang Universityによる研究チームが発表した「Private Eye: On the Limits of Textual Screen Peeking via Eyeglass Reflections in Video Conferencing」は、Web会議に参加するメガネをかけたユーザーのレンズの反射によって、画面上の機密情報を不注意に伝えてしまうことを明らかにした研究報告を発表した。 COVID-19をきっかけに、機密を扱う業務でも対面会議からWeb会議へと変わった。Web会議において研究者らは、ユーザー自身の
前回: Qiita APIで記事からYoutube動画を集めてみた 🎬 、Qiita APIを使って、Qiita記事を取得してYoutube動画のURLを抽出することができました。 今回は、特定APIに関連したQiita記事を取得して、API毎に分類、タグを集計してドーナツグラフ化することでAPIの特徴を表してみました。 最新のAPI一覧はこちら API一覧 | DOGAKIITAA! ～ APIごとにQiita記事を分類 ～ Google系 Cloud Vision API https://cloud.google.com/vision/docs/quickstart 📝 機械学習を使用して画像を解析します。画像ラベリング、顔やランドマークの検出、光学式文字認識（OCR）、不適切なコンテンツへのタグ付けなどができます。 Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi b
Nota Tech Conf 2021 Spring 3日目の発表資料です 2021/3/11 こんばんは daiizdaiiz.iconです Helpfeelの検索技術の話をします 開発、運用チーム プロダクトオーナー daiiz.icon プロジェクトマネージャー akix.icon Webディレクター akix.icon など テクニカルライター カスタマーサクセス エンジニア、デザイナー rakusai.iconakix.icondaiiz.iconshokai.icontakeru.iconTiro.icon 予測検索 Helpfeel CTO /masui/増井俊之.iconの展開ヘルプをベースとするFAQ検索システム PayPayフリマ様 FAQ テキパキと高速に検索できている クエリの表現に合わせて柔軟に結果が提示される Agenda いかにして探すか 1. 入力に対して遅
画像ファイルからテキストを抽出したい場合、何らかのOCR（光学式文字認識）ソフトウェアを利用するのが一般的だ。しかし、BetaNewsは1月6日(米国時間)、「Windows 10 has a secret way to grab text from images」において、特定のソフトウェアを使わずに、Windows 10に付属する標準機能だけでテキストの抽出を行う方法を伝えた。なお、この方法は現在のところ英語のテキストにしか対応しておらず、残念ながら日本語は読み取ることができない。 Windowsの標準機能といっても、何らかのORCツールが標準でインストールされているというわけではない。したがって、スタートメニューのアプリケーション一覧を探しても該当する機能は見つからない。Betanewsで紹介されているのは、Windowsの検索ユーティリティとスクリーンショットを取得するための「切り
今回は「異体字」についてお話しします。すこし専門的な部分もあるので、適宜不要な部分は読み飛ばすことをお勧めします。 こんな問題から始めてみましょう。世田谷区の区章とその説明文は以下のように書かれています。 外輪の円は区内の平和、中心は「世」の文字が三方に広がり、人びとの協力と区の発展を意味しています。（世田谷区の紋章、シンボル | 世田谷区ホームページより） 「中心は『世』の文字」とありますが、そうは見えません。なぜこのような形なのでしょうか。 前回の記事 本記事は連載形式で、前回の補足のような内容になっています。前回の記事もご参照ください。 shokaki.hatenablog.jp クリックで目次の表示／非表示 前回の記事 異体字とは 異体字の認識 異体字の使われ方 どこまでが同じ漢字か 誤字か異体字か 異体字はどうできるのか よく使う字は略字化する 画数の多い字は正確でなくても読める
import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') (await winocr.recognize_cv2(img, 'ja')).text pip install jupyterlab jupyter_http_over_ws jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
【追記しました】知らない英単語を調べたいだけなのだが
子どもの勉強を見ていて「知らない英単語を調べる方法」が定まっていないことに気づいた。 学校で一律購入したPCにはもちろん英和辞書が入っている。しかし紙のワークシートに行う英語の宿題のためにPCを手元に置いて必要時立ち上げてパスワードを入れ、アプリから調べる、というのはめんどくさいのだそうで、本人はこれまで教科書をひっくり返してなんとか探し出していたようだ。 なるほど使われる単語が限られている現在はこの方法が一番早いのだろう。 が、この方法は早晩行き詰まることが予想される。 ・英和辞典（物理）で調べる ・PC内の辞書アプリで調べる ・ググる ・Google Homeにきく ・スマホの文字認識翻訳アプリで調べる 我が家の環境だとざっと考えただけでもこれだけの方法が考えられる。 調べ方を身につけることも勉強ではあるのだが、今の主目的はそこではない。その時々で簡易と思われる方法を使い分ければ良いと
PythonのWeb開発フレームワーク「Flask」とは？ Django、Bottle、FastAPIの特徴と合わせて解説
本記事は『Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方』（佐藤昌基、平田哲也）の「はじめに」と「第0章 Flaskの概要と環境構築」の一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 はじめに Flaskは、2010年4月1日にArmin Ronacher氏がエイプリルフールのネタとしてリリースし、そこからPython愛好家の間で人気になったPython製Webマイクロフレームワークです。2018年にはPython開発者調査で最も人気のあるWebフレームワークとして投票され、いまでも高い人気があります。 本書は、Flaskによる実践的なWebアプリケーション（以下、アプリ）の作成を通して、自力でアプリを作成できるようになることを目的としています。 まずは最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、認証機能と
2019年11月20、21日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテーマに、LINEの技術の深堀りを、2日目は「Production」をテーマに、Web開発技術やUI/UX、プロジェクトマネジメントなど、より実践的な内容についてたくさんのプレゼンテーションが行われました。「NAVER ClovaのOCR（光学的文字認識） 」に登壇したのはNAVER OCR Team AI ResearcherのHwalsuk Lee氏。深層学習を用いたOCR技術の仕組みについて語りました。講演資料はこちら LINEのOCR技術の仕組み Hwalsuk Lee氏：みなさま、こんにちは。Hwalsuk Leeと申します。NAVER Clova OCR Teamから参りました。今
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
2万字なら、2時間話すくらいの分量だから余裕でいける。 2週間で1年分の学費（＝100万以上するでしょ）を稼ぐと思ったらやる気出ない？ ・まずは5日でその本を読む。文字認識しないと言うことだけど、Google翻訳アプリもダメ？無料OCRツールは試した？原書読むより入力するほうが早いなら、最悪手打ちで入力して翻訳にかけたら？ ・1日で論文の構成を考える。ここはChatGPTと相談しながらできるでしょ。 ・その翌日、Wordの音声認識を使ってガーっとしゃべっていく。とにかくしゃべる。 ・できた文を直し、切り張り切りはりして、整える。ここに2日かける。 ・時間が余ったら先行研究とかざっとネットで見る。それをちょいちょい引用・追加していく。（ちゃんとそれを残す＝アピールポイント） やれたら自信になると思うよ。そして社会人になると、2万字くらいのレポートは1週間ももらえないんだよね。
日本CTO協会ではオープンな議論を推進するため、GitHub 上で各種提言を公開しております。リポジトリはhttps://github.com/cto-a/policy-proposal 2020-10-09 17:02 追記 本稿は一般社団法人日本CTO協会理事一同による提言です。至らないところが多々あると思います。誤字脱字はもちろん、異論・他の論点・課題などをGitHub上のIssue等オープンな場でご指摘いただけますとありがたいです。これら提言により広範な議論がおこり国民的な関心が高まることを期待しています。 本提言の文責・主体 本提言は下記、日本CTO協会理事一同により作成され提言するものとなります。 CTO協会理事 松岡 剛志 代表理事小野 和俊 理事栗林 健太郎 理事小賀 昌法 理事竹内 真 理事名村 卓 理事広木 大地 理事藤本 真樹 理事藤門 千明 理事松本 勇気 理事
自動車工場のガロア体
その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。２年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。ＱＲコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 ＱＲコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装（現デンソー）で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード（ＮＤコード）を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、ＮＤコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか
高精度で話題の機械翻訳サービス「DeepL」を使ってゲーム内の文章をその場で翻訳。日本語未対応ゲームの強い味方「OCR2DeepL」が配信中
高精度で話題の機械翻訳サービス「DeepL」を使ってゲーム内の文章をその場で翻訳。日本語未対応ゲームの強い味方「OCR2DeepL」が配信中 2020年3月、機械翻訳サービス「DeepL」が日本語に対応し、これまでスタンダードとされてきた「Google翻訳」以上の翻訳精度だとして大きな話題となった。DeepLにはデスクトップアプリ版も存在しており、そのアプリ版を使ってゲームの字幕の翻訳を補助する便利なソフトウェア「OCR2DeepL」が公開されている。 制作したのはWiNCHaN氏。「OCR2DeepL」は「OCR」（光学文字認識）ソフトとDeepLアプリを仲介し、コピーした文字列をDeepLに送る。簡単に言えば、画面に映った文字をそのままDeepLで翻訳できるという優れものだ。プレイヤーはゲームプレイ中に気になる文章があれば、マウスでその字幕が映っている範囲を選択するだけでよい。 OCR
ヘアスタイルをシミュレーションする独自AIのアプリ導入 〜 Core MLとVision Framework活用事例
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは！ エンジニアの田中と池上です。 このたび、Yahoo! BEAUTYのiOSアプリにヘアスタイルシミュレーション機能を搭載しました。Yahoo! BEAUTYに投稿されたヘアスタイル写真から気になったスタイル、カラーが実際に自分に似合うかどうかをシミュレーションできる機能です。この機能はヤフーが独自に開発したAIで実現しています。 今回はCore MLとVisionといったiOSのフレームワークをフル活用することでこのAIをiOSアプリに搭載し、オンデバイスで機能を提供しています。これにより、みなさんの顔画像をサーバーに送ることなく、プライバシーに配慮した仕組みを実現しています。 具体的には下記の流れでシミュレーション
「画面上の英文を読み取ってそのまま翻訳できます」―ゲーム向け汎用翻訳支援ツールPCOT作者ぬるっぽ氏インタビュー【有志日本語化の現場から】 | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
海外のPCゲームをプレイする際にお世話になる方も多い有志日本語化。今回は視点を変え、人間による翻訳ではなく機械翻訳の利便性を高めるアプローチに迫ります。 日本語化とは海外のゲームを日本語で遊べるようにすることです。その中でも、デベロッパーやパブリッシャーによる公式の日本語化ではない、ユーザーによる非公式な日本語化を有志日本語化（有志翻訳）と呼びます。一般的にボランティアで行われ、成果物は無償で配布されます。 連載第15回は、ゲーム画面の英語を読み取り自動的に翻訳するフリーソフト「PCOT」の作者ぬるっぽ氏に話を訊きました。 ヌルポインターストライク （翻訳支援ツールPCOTの配布サイト） PCOTの機能紹介 その1（基本機能） PCOTの使い方は簡単。翻訳したいゲームを選択し、好きなタイミングで位置を指定するだけです。すると自動的に英文が読み取られ、日本語に翻訳されて表示されます。 とある
深層学習時代の文字認識とその周辺 / OCR and related technologies in the Deep Learning era
■イベント ：【SenseTime Japan × Sansan】画像処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/230636/ ■登壇概要 タイトル：深層学習時代の文字認識とその周辺 発表者： 技術本部 DSOC R&D研究員 宮本 優一 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
簡単に利用できる PDF 文字認識 OCR 比較まとめ ～ AI OCR の頭抜けた実力 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.M.です。今回は RPA にて PDF を OCR で読み取る検証をしたお話です。 TL;DR ・実用性は AI OCR しか勝たん。 ・AI OCR は Google vs Microsoft の構図。 両者精度高。 ・Google も Microsoft も API に無料枠があり Python などのプログラムで連携できる。 ・Microsoft は有料の RPA 連携機能が超絶楽勝なのでコードを書かない前提ならこっちも選択肢。非エンジニアでも楽々自動化できる。 ※関連記事 AI OCR でクレカ読み取りをやっています。 スマホNativeアプリでクレジットカード番号の読み取り機能の技術検証結果まとめ https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/technical_review_ocr_solutions_on_auto_detect
第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること
科学的知識は主に書籍や科学誌に保存されていますが、PDF形式が一般的です。しかし、この形式は特に数学的表現においてセマンティック情報の損失を引き起こします。この問題に対処するために、Meta AIの研究チームは『Nougat（Neural Optical Understanding for Academic Documents）』という新しいOCR（光学式文字認識）技術を開発しました。 Nougatは、数式や文章が複雑に配置された画像であっても、それをマークアップ言語に高品質で変換する能力を持っています。この技術は、新しい論文だけでなく、電子データが存在しない古い書類などの解析にも非常に有用です。 参照論文情報 タイトル：Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents 著者：Lukas Blecher, Guillem
機械学習の初心者がモチベーションを上げるために読む無料記事いろいろ - orangeitems’s diary
機械学習の勉強とモチベーション 機械学習の扉を開いてみた・・のですが、いきなり数学が現れたりPythonが現れたりしてなかなか障壁が高そうな雰囲気です。でも、機械学習のさわりの部分すら知らないでいきなり数学から始めると、モチベーションがどんどん下がってきます。でも数学をわからないと先に進めない・・。 ということで、いやいや、とりあえず機械学習の超基本的なところをその道の達人から教えてもらう。また、こんなのは向いてないからねというアンチパターンも学ぶ。その上で、もし手を動かせるところまで来たらこんなことができるよ！という記事を集めてみました。 基本的な考え方を頭に入れるための資料 とりあえずこの2つの資料は繰り返し読んでおくと、次のステップでつまづきません。読みやすい記事なのでお勧めです。 一から始める機械学習 qiita.com 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目
AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTO（東京都渋谷区）とエイアイ・フィールド（東京都品川区）は10月5日、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。「AI市場の加速に貢献できれば」（2社）という。 エイアイ・フィールドが自社の技術で自動生成した、実在しない10代～90代の男女の画像を提供。APTOが作成した年齢・性別などのアノテーション（画像を説明するテキスト情報）も付属する。申し込みは専用サイトで受け付ける。 もともとはエイアイ・フィールドが自社サービスで活用するために作成した画像だったが、6月に用途を研究目的に限った上で1000点を無料配布したところ、利用者からの反響があったことから、データを2000点追加し、商用利用を認めた上で再配布することを決めたという。 関連記
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中日新聞:自動車工場のガロア体 ＱＲコードはどう動くか
AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる
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