経験ゼロから始めるAI開発 - Qiita
本記事について 本記事は2019/5/24に開催した「経験ゼロから始めるAI開発/イラスト評価AIの仕組み解説セミナー」の内容についてまとめたものです。 記事概要 本記事はAI・機械学習について素人の状態から、業務で使用するAIシステムを開発するまでのプロセスや勉強方法について解説します。また、実際に開発したイラスト評価AIの仕組みについても概要を説明します。 これからAI技術を使ったプロジェクトを始める方、AI・機械学習の勉強を始める方を対象とした記事になります。 何を作ったのか 制作されたキャラクターイラスト画像に使われている塗り方の割合判定や、背景画像の有無、描き込み量、制作難易度を解析し、それを元に想定制作価格の算出や制作可能なイラストレーターのレコメンドを行うアプリを作りました。 本アプリを2019年4月のAI・人工知能EXPOに出展したところ、ITメディア様に取り上げていただい
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIをつくったった - Qiita
３ヶ月で出来たもの まずは蠢く内臓の成果物から、これが今回作ったポリープ検出AIです！ 上の映像が元の内視鏡の動画で、 下が今回開発した検出AIの動作動画です。 青い枠で「ポリープだよ！」と主張してくれてますね！ ３ヶ月の学習の流れ 基礎的な機械学習手法のスクラッチ まずは数学的な理解から始めました。 手法ごとの数式を読んで、それを実装に落としていきます。 - 線形回帰 - 重回帰 - 主成分分析 - Kmeans - 決定木 - SVM 悶え苦しんだのですが、 この時期に数式に対するアレルギーがほぐれていきました！ 最初は2乗誤差の微分変形を理解するのに苦労した思い出があります。 このときに一番参考になった書籍は 「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」 です これで機械学習の更新の概念が腹落ちしました。オススメ！ kaggleへの挑戦 定番のタイタニックや 良質なコンペの
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)
Kerasの作者が書いたDeep Learning解説本：「Deep Learning with Python」を読んだ | 10001 ideas
タイトルの通り、広く使われているディープラーニングフレームワークであるKerasの作者François Chollet氏によるDeep Learningを解説した本「Deep Learning with Python」を読みました。今月末には日本語版が出るのでその前に読み終えることが出来て良かった。かなり分かりやすく、今まで何となく知っていた知識の整理に役だったのでオススメです。英語版を読んだので日本語版の翻訳が良いのか分からないですが、コードや図表が多いので日本語版でも理解は容易だと推測します。ちなみに英語版はUSのAmazonでかなりの高評価を受けています。 この本の特徴は、すべてのコードがKerasを用いて書かれており、コードが簡潔で理解しやすいという点だと思います。そして、本書を通じて（多分）一度も数式が登場していないので初学者にはとても読みやすいと思います（ただ、文章で説明するよ
deeplearning.ai: Announcing new Deep Learning courses on Coursera
deeplearning.ai: Announcing new Deep Learning courses on Coursera Dear Friends, I have been working on three new AI projects, and am thrilled to announce the first one: deeplearning.ai, a project dedicated to disseminating AI knowledge, is launching a new sequence of Deep Learning courses on Coursera. These courses will help you master Deep Learning, apply it effectively, and build a career in AI.
まりな、チャットボットはじめました。〜最先端のAI技術を駆使して“楽しさ”と“実用性”を両立〜 | さくらのナレッジ
さくらのナレッジ > その他 > まりな、チャットボットはじめました。〜最先端のAI技術を駆使して“楽しさ”と“実用性”を両立〜 近年最大級のITビッグトレンドとして日々、世間を賑わせている「AI（人工知能）」。かつての“夢物語”が、いよいよ現実となり、さまざまな現場に実際に導入され始めています。さくらインターネットがこの6月に公開したイメージキャラクター・まりなによる「チャットサポート」もその活用例の1つ。実はその背面では最先端のAI技術が活用されているのです。 そこでここでは、その開発に携わった、株式会社アイク・ラボ 代表取締役 兼 エンジニアの佐藤一成さんに、AIの基本から、まりなのチャットサポート開発秘話までをお伺いして来ました。 残念ながら日本はAI後進国なんです ――まずは佐藤さんが何者なのかを教えてください。 佐藤さん：私の仕事は一言で言うと、“AIを利活用するエンジニア”。
リクルートテクノロジーズが機械学習やディープラーニングを使ったAPI群「A3RT」を無償公開
photo by A3RT HP リクルートテクノロジーズは3月16日、機械学習やディープラーニングを使ったソリューションAPI群「A3RT（アート）」の無料公開を発表した。A3RTはこれまで、リクルートグループ内に限定して展開されてきたが、外部に公開することで、AI技術活用の機会を増やし、より多くのフィードバックを得ることで精度を向上させる狙いがある。公開されたAPIラインナップは以下の通りだ。 ■Listing API リスト生成用API。ユーザーの行動ログを元にアイテム間の相関リストや、各ユーザーへのレコメンドリストなどを生成することが出来る。オンラインレコメンドや、ターゲティングメールなどに使用。 ■Text Classification API 文章を自動的に分類するAPI。文章と文章に対応するラベルを用意すれば、オリジナルの文章分類モデルを作成することが可能。 ■Proofre
【小学生でも分かる深層学習】01 - What is Deep Learning 【日本語字幕】
【小学生でも分かる深層学習】01 - What is Deep Learning 【日本語字幕】
TensorFlowのSeq2Seqモデルでチャットボットっぽいものを作ってみた - Qiita
のような感じです。これをtest_data_in.txtとtest_data_out.txtも同様に準備をします。 訓練用306文とテスト用306文(IN,OUTが153ずつ)の計712文で、語彙数は訓練用とテスト用それぞれ約500ずつです。 データは非常に少ないです（泣） 学習のコード 学習を行うコードです。 チュートリアルのデフォルトではバッチ（batch_size）が６４、層の数（num_layers）が3、層のユニット（size）が1024、語彙数が（vocab_size）が40000の大きさでした。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file ex
【エヴァンゲリオン】アスカっぽいセリフをDeepLearningで自動生成してみる - Qiita
はじめに エヴァンゲリオン20周年おめでとうございます 加えて、アスカの誕生日もおめでとうございます。(4日遅れ) Twitter Bot等でも使われている、文章の自動生成を流行りのDeepLearningの1種であるリカレントニューラルネットワーク(以下:RNN)を使ってやってみました。 データ集め 何はなくともまずはデータが無いと始まりませんね。 書き起こしも覚悟してましたが、アニメ全セリフをまとめてあるありがたいサイトが有りました。感謝。 こちらから全セリフを抽出しました。 セリフのフォーマットはこんな感じで、キャラ名 「セリフ」になってます。 放送「本日、12:30分、東海地方を中心とした関東中部全域に特別非常事態宣言が発令されました。住民の方々は速やかに指定のシェルターに避難してください」 放送「繰り返しお伝えいたします…」 ミサト「よりによってこんな時に見失うだなんて、まいった
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
ディープラーニング(seq2seq)でtwitter chatbotを作ってみた - Qiita
こんにちは。今年は冬休みをとても長くとったのですが、肉や蟹や餅や酒を連日消費しているうちに人体が終わっていき、気持ちになったので(様々な方向に感極まった状態のことを「気持ちになる」と表します)、世間で流行っているらしいディープラーニングの関連情報をつまみ食いしてチャットボットを作ってみることにしました。 入力文に対しニューラルネット(RNN)で応答文を生成して返事します。 @neural_chatbot というtwitterアカウントで動かしています。 ご興味があればぜひ@neural_chatbotに話しかけてみてください。 あらすじ ニューラルネットというものがあり、関数を近似することができ、知られています。 Recurrent Neural Network (RNN)というものがあり、内部状態を持つことができ、自然言語を含む可変長の系列を取り扱うのに便利で、知られています。 Sequ
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング - 加藤大晴のウェブサイト
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？ 従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De
TensorFlow を使った�機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
徹 上野山Engineer and Researcher on Machine Learning and Computer Vision at SenseTime Japan Ltd.
計算グラフの微積分：バックプロパゲーションを理解する | POSTD
はじめに バックプロパゲーションとは、ディープモデルの学習を計算可能にしてくれる重要なアルゴリズムです。最近のニューラルネットワークではバックプロパゲーション (誤差逆伝播法) を使うことで、最急降下法による学習が愚直な実装と比べて1000万倍速くなります。 例えば，バックプロパゲーションでの学習に1週間しかかからないのに対して、愚直な実装では20万年かかる計算になります。 ディープラーニングでの使用以外にも、バックプロパゲーションはさまざまな分野で使えるとても便利な計算ツールです。それぞれで呼ばれる名称は違うのですが、天気予報から、数値的安定性を分析する時にまで多岐にわたり使用できます。実際に、このアルゴリズムは、いろいろな分野で少なくとも20回は再開発されています（参照： Griewank（2010） ）。一般的な用途自体の名前は”リバースモード微分”といいます。 基本的に、この技術は
Calculus on Computational Graphs: Backpropagation -- colah's blog
Introduction Backpropagation is the key algorithm that makes training deep models computationally tractable. For modern neural networks, it can make training with gradient descent as much as ten million times faster, relative to a naive implementation. That’s the difference between a model taking a week to train and taking 200,000 years. Beyond its use in deep learning, backpropagation is a powerf
活性化関数 - Wikipedia
活性化関数（かっせいかかんすう、英: activation function）もしくは伝達関数（でんたつかんすう、英: transfer function）とは、ニューラルネットワークのニューロンにおける、入力のなんらかの合計（しばしば、線形な重み付け総和）から、出力を決定するための関数で、非線形な関数とすることが多い。 概要[編集] よく使われているモデルでは、人工ニューロンは1つ以上の入力を受け取り（1つ以上の樹状突起に相当）、それらの重み付け総和から、活性化関数を通して、出力を生成する。 数式では、以下のが活性化関数。 古典的にはステップ関数が提案された。他にもいろいろと考えることはできる。1986年のバックプロパゲーションの発表以降はシグモイド関数が最も一般的だった。現在はReLU（ランプ関数）の方が良いと言われる[1]。活性化関数は単調増加関数が使われる事が多い。必ずしもそうしな
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ゼロから作る Deep Learning 読んだ - higepon blog
