カルビーのポテチを売上1.3倍にしたAIの正体--プラグの「パッケージデザインAI」の実力
カルビー、ネスレ日本、森永乳業など、日本を代表する食品メーカー各社が導入しはじめているAIツールがある。マーケティングリサーチとパッケージデザインを展開するプラグが2年前にリリースした「パッケージデザインAI」だ。 590万人の学習データをもとに、AIが商品のパッケージデザインをたった10秒で評価する。商品開発の期間短縮を図れるほか、 “デザイン改良のヒントを得られる”点も好評だ。料金プランは2つ。1画像あたり1万5000円の単発利用と、1カ月70万円（1年契約なら50万円）の使い放題サブスク型から選べる。ちなみに無料お試しプランは、5月31日よりすべてのサービスが10画像だけなら誰でも利用できるとのこと。 カルビーでは、「とうもりこ」「えだまりこ」に続いて、同社の“最堅”ポテトチップス「クランチポテト」のリニューアルでもパッケージデザインAIを活用したことを2020年9月に発表していたが
自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか？
OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
人間の本体は心臓でもなければ脳でもないという価値観 - 続・はてなポイント３万を使い切るまで死なない日記
AIとはなにかということを、真剣に考え始めたのは、6年前からだ。AIとはなにかというテーマを突き詰めていくと、そもそも人間の知性とはなにか、という疑問にぶちあたる。 人間の知性を将来はコンピュータに搭載された人工知能が超えてしまうという想像はコンピュータの登場とともに誕生していて、なにも新しいことではない。事実、コンピュータは発明された瞬間に、計算能力においては人間を軽く超えていた。 計算能力で劣っているにも関わらず知性において人間がコンピュータに負けてないと思うのは少し奇妙なことでもある。人間の脳の機能の進化において、数字を扱って、計算できるようになったのはかなり最近のことのようだ。人間の脳にとっては、足し算とかかけ算は、最新のバージョンアップで、やっと可能になった最先端の高度な情報処理能力であって、それでコンピュータに負けてしまったということだ。 人間がコンピュータには直感はないとか、
誰も気付いていないTikTokの本当のイノベーションを語る - toricago
TikTokは良い動画が一瞬でバズりやすい。それは例え、あなたの最初に投稿した動画だったとしても。これはYouTubeと対極的である。YouTubeでは無名の人がどんなに面白い動画を投稿しても、そもそも誰にも見てもらえない。YouTubeで毎日毎日面白い動画を投稿し、たまたま見てくれた人が読者登録してくれたりして、数ヶ月、半年と努力を継続しなければならない。 一言で表せば、YouTubeは「信用経済」「評価経済」時代のプラットフォームなのである。 たくさんの登録者数を持つYouTuberが強い。少ない登録者数しか持たないYouTuberは弱い。弱いYouTuberは、たくさん登録者数をゲットするまで、修行する。そういう世界だ。 一旦インフルエンサー級まで自分の信用や評価を蓄積することができれば、後は自由自在に動きやすい。他のYouTuberともコラボしやすいし、企業案件もどんどん舞い込んで
｢グーグルフォト｣に感じる漠然とした恐怖 | The New York Times | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準
初めてグーグルフォトに泣かされた。まるで不意打ちだった。 4月のある朝、私は自分のスマートフォンを見ていた。また世界の災難のニュースでも届いているのだろうと思っていたのだが、目にしたのはグーグルフォトからの通知だった。グーグルの画像処理ロボットが、私が撮影した画像からムービー（スライドショー）を作成したという。 私はこれまでにも、AIがつくったムービーの類を見てきた。たとえば、フェイスブックの的外れな「Year in Review（この1年を振り返る）」などだ。だから、あまり期待してはいなかったのだが、「プレイ」ボタンを押して30秒も経たないうちに涙で顔がグシャグシャになってしまった。 5歳の少女の成長記録を自動的に作成 ムービーは、私の5歳の娘、サマラの写真を集めたものだった。カメラにのめり込んでいる彼女の父親、つまり私は、彼女が目を覚ましている瞬間を、ほとんどすべてと言えるほど写真に収
対話モデルの訓練/評価フレームワーク ParlAI がすごい - ディープラーニングブログ
こんにちは，Ryobot です． 本稿では ParlAI の基本的な使用法やユーザーが独自に定義できるエージェントの実装方法を解説しました． 以下，PyTorch, Chainer, TensorFlow によるエージェントの実装例を GitHub にて公開したので適宜ご覧ください． ParlAI Agent examples with PyTorch, Chainer and TensorFlow 目次 ParlAI とは？ インストールから example 実行まで ParlAI Agent の実装方法 1. 実装の流れ 2. PyTorch で RNNAgent を実装する 3. Chainer で RNNAgent を実装する 4. TensorFlow で RNNAgent を実装する 5. PyTorch で AttentionAgent (seq2seq with Atten
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グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表
シェアせずにはいられない！ TED 2017で聴いてきた「意識」と「AI」についてのトーク
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