“デザインを理解するAI”でフロントエンド開発の自動化へ、Webサイト制作の変革目指すスタートアップ
大学在学中＆休学中に複数のIT系スタートアップでのインターンやベンチャーキャピタルでのリサーチバイトを経験後、フリーランスとして独立。現在は「TechCrunch Japan」などでスタートアップ企業のプロダクトや資金調達を中心としたインタビュー・執筆活動を行っている。 From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記事は本連載からお読みいただけます。 バックナンバー一覧 Tsunagu.AI が展開する「FRONT-END.AI（フロントエンドエー
学習済みMobileNetV2モデルによる推論をTensorFlow.jsとWebWorkerを使ってブラウザ上で実行 - すぎゃーんメモ
将棋駒画像分類の話の続き。 memo.sugyan.com 学習させたモデルでの分類結果を実際に試すときに Web上でもインタラクティブに出来ると便利そう、と思ってやってみた。 学習させたMobileNetV2のモデルを使ってTensorFlow.jsでの推論をWebWorker経由で行わせて結果表示、ていうのをようやく出来た… pic.twitter.com/L1xwjBSaXo— すぎゃーん💯 (@sugyan) October 7, 2018 学習済みモデルの変換 まずは学習済みのモデルをTensorFlow.js用に変換する必要がある。ここまではPythonの領域。 Importing a TensorFlow GraphDef based Models into TensorFlow.js 普通に tf.train.Saver を使っていると、checkpoint形式でパラメー
Google I/O 2018 Keynote Android開発まとめ | TechBooster
2018年5月8日（現地時刻）に開催されたGoogle I/OのKeynoteからAndroid関係のトピックをお届けします。 ※現地通信環境が悪くて画像のアップロードは随時実施しています（一日ぐらいのんびり更新するのでお楽しみください） 5月8日16時51分（現地時刻）：Developer Keynoteのまとめを更新しました！ すべての機能に入るGoogle AI Androidの機能を紹介するまえに現在の技術的なトレンドについて理解しておく必要があります。2017年のGoogle I/OでもAI Firstとして提唱されたAIを活用した取り組みがベースとして存在しています。マシンラーニングをはじめとした画像処理技術の発展により 医療分野では医者の診断を手助けし、病気の早期発見に成果がでてきています。 また人々の生活に近いアクセシビリティ分野でも重なった音声も個人ごとに認識して複数の人
ブルゾンちえみ判別器をブラウザ上に実装する - Qiita
皆さん、Yahoo!検索大賞 2017はご覧になりましか？ このアワードで大賞に輝くと、「今年の顔」の名誉を手に入れることができるんです。 そんな栄えある今年の大賞は、ブルゾンちえみとのこと。 他にも、俳優部門は高橋一生、女優部門は吉岡里帆、といった具合に各分野毎に受賞者がいます。 ところで、僕はあまりテレビを観ないので、誰が誰やらわかりません。 このままだと安心して2018年を迎えることができないので、画像を読み込んでそれが誰なのか判定するアプリが必要です。 一目見れば区別つきそうなものですが、僕の濁った目で直接見るよりも、機械に判定させた方がよいに決まっていますので、作ってみました。 実際の動きはこちらから確認できます。 今回はブルゾンちえみも含め、Yahoo!検索大賞の受賞者から以下の5人をピックアップし、判別できるようにしています。 ブルゾンちえみ(お笑い部門) 高橋一生(俳優部門
deeplearn.jsを遠くからそっと眺めてみた | adamrocker
Googleから発表された機械学習のためのJavaScriptライブラリのdeeplearn.jsを眺めてみたので、纏めておきます。 オフィシャルを舐めて、どういうものか、これからどんな感じになっていくか（いってほしいか）をダラっとタレます。 注意 眺めたのはv0.1.0なので、内容が今後大幅に変更になる可能性があります（というかある）。 触った環境 MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015) - プロセッサ: 2.5GHz Intel Core i7 - メモリ: 16GB 1600 MHz DDR3 - グラフィックス: AMD Radeon R9 M370X 2048 MB Chrome 60.0.3112.101 (Official Build) (64ビット) deeplearn.js v0.1.0 Exampleを眺める 何ができるかを眺める
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