渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
深層学習で馬を見分ける（その１） - ユニファ開発者ブログ
R&Dエンジニアの浅野です。息子が乗馬を習っていてレッスンや試合の様子を見る機会があります。馬にはそれぞれクセや個性があり、それを理解しながら見ると「あ、気持ちが高ぶっている馬をよくコントロールしてるな」とか「あそこで左に逃げないように工夫してるな」など奥深さを感じて楽しみが倍増します。そのため誰がどの馬に乗っているのかをその場で知りたいことがよくあるのですが、素人には馬を見分けるのが非常に難しいです。そこで今回は画像分類で大きな力を発揮する深層学習を使って馬を識別してみたいと思います。 指導者や経験豊富な人が見分けるときは全身をみて判断しているのですが、全身を対象にすると鞍やゼッケン、騎乗者などの影響を取り除くためにセグメンテーションを行ったり、様々な姿勢の影響を考慮したりする必要があり難易度が上がるため、よりシンプルな顔認証で識別に挑戦していきます。馬の顔認証というと難しそうなイメージ
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
![手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9046fd088b617abd85f292067c0ab3cbdd95f3d5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20181016%2F20181016230453.jpg)
きゅうり農家が深層学習に挑戦-自作の仕分け機を作るまでの道筋
5月30日、都内でIT・Webエンジニア向け転職サイトのGeekOutが画像認識をテーマにしたイベント「GeekOutナイト」を開催した。今回、取材の機会を得たので、きゅうり農家である小池誠氏の話を紹介する。 “慣れ”が必要なきゅうりの仕分け作業 小池氏は静岡県湖西市できゅうりを栽培しており、年間出荷量は60トンを超える。家業であるきゅうり農家を継ぐ前はエンジニアとして腕を鳴らしていた。 同氏は「近年、農業は機械化されているが、まだまだ手作業に頼ることが多い。特に、きゅうりやピーマン、トマトをはじめとした果菜類は機械化および大規模化が難しいため作業時間が長い」と指摘する。 きゅうり農家の小池誠氏 農林水産省によると、きゅうり栽培における作業別労働時間は収穫作業が全体の39.8%、次いで仕分けなどの出荷作業が22.1%を占める。同氏は、長さ・太さ・曲がり具合・色・ツヤを人間が目視で確認し、9
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表 2018-04-23 NVIDIAの研究チームは、画像内の一部を削除し修復するDeep learningを用いた画像修復法を発表しました。 論文：Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 著者：Guilin Liu, Fitsum A. Reda, Kevin J. Shih, Ting-Chun Wang, Andrew Tao, Bryan Catanzaro 本稿は、画像内の修正したい箇所をマスクし、除去したあとを自然に見せる代替を生成し再構築するモデルを提案します。不規則な形状のマスクでも画像修復できるDeep learningモデルです。 本提案手法は、最初にニューラルネットワークを訓練するた
獣害に悩む猟師がディープラーニングを利用したクマ警報システムについて聞いてきた！ | Tech2GO
更新日: 2021年11月26日公開日: 2018年1月12日獣害に悩む猟師がディープラーニングを利用したクマ警報システムについて聞いてきた！ 初めまして。ライターの岸本です。 僕は普段、滋賀県で猟師をしています。頻繁に間違われるのですが海ではありません。山で鹿や猪を狩る本物の「猟師」です。 普段の姿はこんな感じ。 最近、全国的に鹿や猪による農作物被害が非常に多く困っています。 例えばこちらの画像。 せっかく植えた作物に猪か鹿が侵入し荒らし回った跡です。 彼らは生まれてこの方一度もお風呂に入ったことがないので非常に「臭い」です。 侵入されてしまうと荒らされた付近の稲などはもう、売り物にならなくなってしまいます。 柵をしようにも、柵の設置費用や人件費、補修費などを考えると利益率が低い農業の割に合うはずもなく、「獣害を原因に農家を辞める」人が増え、地方農家の後継者問題は加速するばかり。 そんな
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
機械学習プロジェクトのマネジメントの入り口 -『仕事ではじめる機械学習』を読んだ - - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
仕事ではじめる機械学習 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー） ちょうど仕事で機械学習を用いた機能開発のプロジェクトの進行管理をしていて、目次をみたところ良さそうに思ったので読んでみました。 オライリーのEbookでPDF版を買ったのですが、まもなく紙版も出るようです。 まえがきには、CourseraのMachine Learningコースを受講するか、『ゼロからつくるディープラーニング』を読んでおくと良い、とありました。ぼくは直前に『ゼロからつくるディープラーニング』を読んだあとでしたが、いきなり1冊目に読んでも問題ないのではと思います。難しい数式などはあまり出てきません。とはいえ、ある程度の機械学習についての知識を持っているのが前提になっているので、少なくとも機械学習を取り扱う際によく出てくる用語の意味などはある程度知って
生TensorFlow七転八倒記(5)：ようやくCNNまでたどり着いた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事でようやくDeepっぽいところまで来たので、そのままさっさとDeepらしさの象徴でもあるCNN (Convolutional Neural Network)にいってしまおうと思います。ちなみに今回も大して参照していませんが、参考文献として深層学習青本を掲げておきます。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見る それでは、いよいよCNNをやってみましょう。 生TensorFlowでLeNetを回してみる ようやくCNNをやってみるわけですが、実はTensorFlow公式に立派なチュートリアルがあります(Deep MNIST for Experts | TensorFlow)。というか、MNIST + CNNというところまで来
深層学習は画像のどこを見ている！？ CNNで「お好み焼き」と「ピザ」の違いを検証 - Platinum Data Blog by BrainPad
こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ画像でCNNの判定が当たっているケース： お好み焼き画像でCNNの判定が外れているケース： ピザ画像で
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ディープラーニング向けのUSBデバイス「Movidius Neural Compute Stick」が店頭入荷実売10,800円、Raspberry Piでも動作