ディープラーニングは何ができる？ エンジニア以外も知っておきたい注意点
ビジネスにも役立つAI（人工知能）の基礎知識について解説する本連載。第3回で、機械学習とディープラーニングの概念について整理し、第4回では機械学習の種類について解説した。今回はディープラーニングについてもう少し深掘りしてみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。 （編集：ITmedia村上） ディープラーニングの仕組み 既に解説した通り、ディープラーニングは機械学習の一種で「機械がデータに基づいて自ら学習する能力を持つ」ことを実現する技術である。 ディープラーニングでは、機械が学習するた
AI活用は検証から実用へ NECが語る“筋のいい企画”の条件
NECで企業のAI活用をサポートする本橋洋介氏（AI・アナリティクス事業開発本部 シニアデータアナリスト兼データサイエンス研究所 シニアエキスパート） AI（人工知能）活用に取り組むも何らかの理由でPoC（概念実証）から先に進めない企業が少なくない。一方で、スムーズに検証から実用フェーズに移行し、着実に成果を出している企業もある。両者の違いは何か。 NECで企業のAI活用をサポートする本橋洋介氏（AI・アナリティクス事業開発本部 シニアデータアナリスト兼データサイエンス研究所 シニアエキスパート）は、5月28日に開催されたAI技術の専門イベント「NEC the WISE Summit 2019」で、「AIをうまく活用している企業は、AIを業務で使い続けるための仕組み作りができている」と語った。 「筋のいい企画」の条件 本橋氏は「持続的なAI活用には、企画、人材、環境の3要素を、点ではなく面
ディープラーニングは最低限の数学で分かる
作っている雑誌で、これまで何度も取り上げてきた人工知能（AI）。中でも中核と言える「ディープラーニング」を、先日、数学的にちゃんと理解できて感動した、という話である。 今更と思われた読者もいるかもしれないが、数式を追って結論にたどり着いたとき、思わず「おお、分かった！」と声を上げてしまった。基本が分かると、関連する技術も結構すらすら理解できるようになって少々驚いている。 筆者は、PC用LinuxやPCボード「Raspberry Pi（ラズパイ）」を主題とするホビー向けの雑誌を作っている。AIは既に身近な存在になり、フリーソフトで顔認識をしたり、便利なAIフレームワークを使えば数行のPythonプログラムで機械学習ができたりする。そんな記事をもう数十本は企画して、執筆してもらってきた。 しかし、機械学習やディープラーニングの仕組みを自分で理解していたかというと、「何となくは」としか言えなかっ
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
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