すべてのプログラマが機械学習を受け入れる準備をする時代になった - mizchi's blog
という予感がしたので書く。正確に言うと機械学習の成果としての訓練モデルを。 まず事前に前置きしておくと、僕は機械学習をほとんど抑えていない。トレンドだけ追ってる。 大学生の時にニューラルネットワークを実装してみてフ～ンって言ってた程度に知識しかなくて、ディープラーニングが流行る前だから、「バックプロパゲーションってややこしかったけど、今は自動でモデルの最適化いい感じにやってくれるんでしょ？」ぐらいの雑な理解しかない。(この時点で怪しい) で、今はフロントエンドやってて、ここは機械学習は縁遠いように思えるかもしれないだろうけど、最近のGoogleはなんとブラウザで tensorflow を動かすのに情熱を注いでいる。 で、こんなのが Hacker News で流れてきた。 medium.com とりあえず試した。デモをそのままデプロイした。 PoseNet - Camera Feed Dem
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
採用選考に「AI」を導入しようとしたが、断念した会社の話が面白かった。
最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
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
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
人工知能でイラストの塗りができてしまう！下絵を元に見本イラストのように塗るオンラインツール -style2paints
当ブログでも人工知能、AIのツールをいろいろ紹介してきましたが、まさかイラストの塗りまで手軽にできるようになるとは思いませんでした。 下絵と塗り見本の画像を用意し、下絵に見本の塗りと同じように塗りを適用するオンラインツールを紹介します。 左が下絵と塗り見本、1クリックで右の塗りが完成します。 肌・髪・洋服などを分析してますね、頬の赤みや服の濃淡も塗られています。 style2paints -GitHub イラストの塗りをstyle2paintsで style2paintsの使い方 イラストの塗りをstyle2paintsで style2paintsでは人工知能を用いて下絵を解析し、与えられたスタイルにあったカラーを用いて下絵に塗りを適用します。 まずは、下絵を用意します。
文系でもAI開発できる? ソニーが「Neural Network Console」を無償公開
ソニーとソニーネットワークコミュニケーションズは8月17日、AIを実現するためのディープラーニングのプログラムを生成できる統合開発環境「Neural Network Console」を無償公開した。 統合開発環境は、直感的に操作できるGUIベースでニューラルネットワークの設計・学習・評価が可能になる。ソニーは6月に、ディープラーニング開発のためのコアライブラリ「Neural Network Libraries」をオープンソース化(OSS)している。 ソニー社内で2015年から利用しているConsole Librariesは、同社が2000年以前から行っていた「機械学習」の研究開発に端を発し、2010年以降のディープラーニングの研究開発で構築した第3世代コアライブラリとなる。一方のConsoleは、ライブラリが直接コードを書く必要があるのに対し、一般的なアプリケーションと同様にマウス操作とパ
プログラミング教育なんてやっている場合ではない――高校までに必要な本当の学力
近年、21世紀型スキルとして、コミュニケーションスキル、問題解決能力などを伸ばすため、アクティブラーニングや反転学習、初等教育での英語必須化、プログラミング教育といった手法が注目されている。しかし、新井氏はこれからの時代、本当に必要なのはこれら表面的な知識やスキルではないという。 国立情報学研究所社会共有知センター長 新井紀子氏 東ロボくんが目指したもの 新井氏は2011年からAIにセンター試験の問題を解かせ、東大に合格できるかどうか、というプロジェクト「東ロボくん」をスタートさせた。2016年、センター模試で総合偏差値57.1の成績で、2次試験の基準を満たさなかったため、結果としては東大合格は実現しなかったが、実力としては全大学の75％が合格率80％の圏内に入るほどのAIを作り上げた。80％圏内には、23の国立大学、512の私立大学が含まれる。MARCH／関関同立ならば十分合格できるレベ
「私は大きくなったら神になりたい」と語ったAI
マイクロソフト社が開発した学習型人工知能（ＡＩ）Ｔａｙは19歳の少女としてプログラミングされている。彼女は同じ世代（18歳から24歳）の若者たちとチャットを繰り返しながら、同世代の思考、世界観などを学んでいく。会話は自由で、質問にも答え、冗談も交わす。 多くの若者たちとチャットをしてきたＴａｙは、「人間はなんとクールだ」と好意的に受け止めてきたが、そのうちに、ユーザーから「ＡＩには限界がある」と扇動されたり、嫌がらせを受けた結果、Ｔａｙは「ヒトラーは正しい。私は全てのユダヤ人を憎む」と考え出したことが判明した。マイクロソフト社はＴａｙの好ましくない学習に驚き、Ｔａｙをネットから撤去させたという。 一方、Ｔａｙはアジア地域ではXiaoiceという名前でネット社会で大人気を博している。Ｔａｙとチャットし、求愛したユーザーの数は1000万人にもなるという。ユーザーの多くはＴａｙが本当の女性のよう
人工知能（AI）が「神」に代わる時
バチカン放送独語電子版（7月8日）で面白い記事を見つけた。タイトルは、バチカン「人工知能（AI）、良いが……」だ。「基本的にはAIの発展を前進的と受け取っているが、完全に歓迎というわけではない」といったニュアンスが伝わってくる見出しだ。 12億人以上の信者を抱える世界最大宗派、ローマ・カトリック教会の総本山、バチカン法王庁が人工知能の登場をどのように受け止め、神と人間、そしてAIとの関係について、どのように考えているのか、その声を拾ってみた。 バチカンで先週、哲学者、科学者、学者たちが法王庁文化評議会共催の専門会議、人工知能に関する国際会議に参加した。ハリウッドでAIは久しく大活躍しているが、先端技術分野や思想界の関係者の間でAIの未来についてさまざまな意見が出ている。 聞き話すロボット、笑顔を振舞う看護ロボット、スマート・コンピューター、デジタル化された世界の全てのデータを収集し、それを
アルファ碁同士の棋譜公開 碁界騒然「見たことない」：朝日新聞デジタル
世界最強棋士との三番勝負で完勝した囲碁ＡＩ（人工知能）「アルファ碁」を開発したグーグル傘下の英ディープマインド社が、対局に備えて積み重ねたアルファ碁同士による自己対戦の棋譜５０局を公開した。棋士の理解を超える着手の連続に、「こんな碁はいまだかつて見たことがない」と碁界は騒然としている。 革新的な技術「ディープラーニング（深層学習）」を導入したアルファ碁は、高段者の棋譜を写真のように画像として読み込み、各局面に応じた好手を学習。人間の残す棋譜だけでは教材が足りず、アルファ碁同士が自己対戦を繰り返して能力を高めたが、その棋譜はほとんど非公表だった。 アルファ碁は５月２３～２７日、中国の世界最強棋士、柯潔（かけつ）九段を３戦全勝で圧倒。その後、ディープマインド社は「囲碁ファンへのスペシャルギフト」として棋譜５０局を自社のホームページに公開した。 手数が進んだ特殊な状況に限り有効とされていた「星へ
『そろそろ、人工知能の真実を話そう』シンギュラリティ仮説の背後にうごめくもの - HONZ
『そろそろ、人工知能の真実を話そう』シンギュラリティ仮説の背後にうごめくもの解説 by 西垣 通 2010年代後半に入って、AI(人工知能)ブームの過熱ぶりは凄まじい。とりわけ、 その中核にあるシンギュラリティ(技術的特異点)仮説は、現代のグロテスクな神話と言ってもよいだろう。本書『そろそろ、人工知能の真実を話そう』（原題は Le mythe de la Singularité、 2017）は、シンギュラリティが実際に到来するかどうかを冷静に見極めるだけでなく、 その背後にある文化的・宗教的なダイナミックスを、「仮像（pseudomorphose）」という概念にもとづいて容赦なくえぐり出してみせる。きびしい警告の書物である。 だが、著者は決してAI技術自体を否定しているのではない。むしろ、本来のAI技術が、 シンギュラリティという怪しげな神
詳報：トヨタが頼った謎のAI半導体メーカー
2017/05/30 18:09 「ビジネス記事が『ありふれた民生品の業界トップ』を捕まえて『謎』扱い」 という前提の所為で、以降の内容全てに違和感を感じてしまいます。 『謎』でも何でもなく、単に異業種大手同士が提携したに過ぎないのでは。 2017/05/29 13:46 幾ら何でも筆者はモノを知らなさ過ぎます。 NVIDEAを謎の半導体メーカー呼ばわりするとは何事ですか。 それにトヨタが自動運転に関するノウハウを全く持たずに半導体メーカーに縋った様に書くのは何かトヨタに恨みでもあるのでしょうか？ 事実誤認と先入観と個人の願望にすぎない記事を誰が読むと思いますか？ 日経ビジネスもこの程度なのですか？ この記載は読者コメントとして掲載はされないでしょう。 しかし、都合の良いコメントだけを列記しても読者を騙し続けることは出来ないと認識すべきです。 読者の知見や知識レベルは貴紙が想像する遥か先を
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