最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
Kaggle Ensembling Guide | MLWave
Model ensembling is a very powerful technique to increase accuracy on a variety of ML tasks. In this article I will share my ensembling approaches for Kaggle Competitions. For the first part we look at creating ensembles from submission files. The second part will look at creating ensembles through stacked generalization/blending. I answer why ensembling reduces the generalization error. Finally I
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani （左が見ている画像、右が再構成された画像） 本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見
機械学習を使ってCAPTCHAをわずか15分で突破するチャレンジが行われる
By Becky Stern ネット上で不正なログインを防ぐために使われるCAPTCHAが少し面倒だと思った人は少なからずいるはずですが、進歩著しい人工知能の機械学習技術を用いることで、わずか15分でCAPTCHAそのものを学習し、自動で文字を認識して突破できるようにしてしまった人がいます。 How to break a CAPTCHA system in 15 minutes with Machine Learning https://medium.com/@ageitgey/how-to-break-a-captcha-system-in-15-minutes-with-machine-learning-dbebb035a710 この試みは、機械学習関連の技術に詳しいAdam Geitgeyさんが行ったものです。Geitgeyさんは、WordPressのプラグインディレクトリの中で「c
20170127-learning-tensorflow-3hours
ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-w
ラフ画へ自動的にペン入れして線画にする恐るべきニューラルネットワーク技術を早稲田大学の研究室が開発
複雑なラフスケッチを、まるで手でペン入れしたかのような線画に自動で変換してくれる新技術が早稲田大学の研究室によって発表されました。 シモセラ・エドガー ラフスケッチの自動線画化 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~esimo/ja/research/sketch/ 早稲田大学のシモセラ・エドガー研究院助教らが開発したのは、鉛筆で描いたラフ画を一発で自動的に線画にしてくれる技術。例えば以下の画像でいうと、左側がラフ画スケッチ、右側がニューラルネットワークモデルで線画化したものです。 着物の女の子や…… お祭りっぽい雰囲気の女の子。 かなり線が重なっているように見えるお面のスケッチもこの通り。 複雑なスケッチでもかなりの精度で線画化しているのがわかります。 これまで、スキャンした鉛筆画など複雑なラフスケッチの線画化は非常に困難でした。しかし、新しい手法では3種類の畳込み層から
精巧な顔認識システムを作成するため、ネット上では大量の画像が収集されている模様
By Pedro Vezini アメリカ国家安全保障局(NSA)は極秘の監視システムを使ってインターネット上から大量の顔写真を収集しており、それを使って精巧な顔認識システムを作成中であることが、流出したNSAの極秘文書により明らかになっています。 N.S.A. Collecting Millions of Faces From Web Images - NYTimes.com http://www.nytimes.com/2014/06/01/us/nsa-collecting-millions-of-faces-from-web-images.html NSAの顔認識技術は過去4年間で著しく成長しており、これに使われている新しいソフトウェアは、メールやソーシャルメディア、その他のネットワークを介して行われるコミュニケーションなどを傍受することで得られる大量の顔写真を利用しているそうです。
女性がアダルトビデオに出演経験があるかどうかをSNSにアップした写真から「顔認識」で特定
by Marcelle Lucena SNSにアップロードされたバラバラの写真の中から同一人物の写真を探し、SNS上での友達作りに役立てるためのサービスとして開発された顔認識システム「FindFace」は、顔認識技術が犯罪などに悪用される恐れがあると報じられていました。そんな中、FindFaceを使ってSNS上の女性の写真とアダルトビデオをマッチングさせ、AV女優の身元を特定するという悪事が発生しています。 Facial Recognition Service Becomes a Weapon Against Russian Porn Actresses - Global Voices Advocacy https://advox.globalvoices.org/2016/04/22/facial-recognition-service-becomes-a-weapon-against-
心臓の不整脈をApple Watchと機械学習で特定することに成功
by LWYang Apple Watchをがん患者の治療に役立てている病院が存在していますが、医師の診断前にApple Watchを使って不整脈を発見し、心臓病や脳卒中などの病気を防ぐ方法が研究されています。 HealthyBeats http://yanchengliu.com/healthybeats Can We Detect Atrial Fibrillation using Apple Watch Sensor Data http://insighthealthdata.com/blog/HealthyBeats/index.html 不整脈の一種である「心房細動」は不整脈の中で最も患者数が多く、アメリカでは270万人の心房細動患者がいて、世界中では約7000～1億4000万人が心房細動の症状に苦しんでいると推測されています。心房細動は脳卒中の原因のひとつでもあり、脳卒中を起こ
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
大脳皮質と deep learning の類似点と相違点
脳とdeep learning のアーキテクチャには共通の特徴が多くありますが、 脳にはあるのに現在(2012年時点)の deep learning にはない重要な特徴もあります。 その中には deep learning の性能をさらに向上させる 有望なヒントが含まれているのではないかと思います。 そこで、大脳皮質と deep learning の類似点と相違点を簡単にまとめてみました。 特に「脳は上の層ほど発火がスパース」「脳はあまり深くなくむしろ横に広い」 「脳では領野ごとに強い個性がある」といった特徴は、 重要なのではないかと思います。 ◆ 大脳皮質に見られる「深いネットワーク」 大脳皮質の視覚野（腹側経路と背側経路）、聴覚野、体性感覚野、運動野には 「深いネットワーク」の構造が見られる。 これらの領域における主な領野の階層構造を [Felleman and Essen 1991]
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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米スタンフォード大が機械学習と人工知能に続き，自然言語処理と確率モデルの講義を一般公開 - nokunoの日記
表題の通り，米スタンフォード大が自然言語処理と確率モデルの講義のオンライン公開を始めるようです．Natural Language ProcessingProbabilistic Graphical ModelsNLPを担当するManning先生は，この分野では知らぬものはいない教科書「Foundation of Statistical Natural Language Processing」の著者でもあります．これは必見ですね． なお，以前から公開されていて既に講義や課題が始まっている機械学習と人工知能の講義はこちら．Machine LearningIntro to AI - Introduction to Artificial Intelligence - Oct-Dec 2011 スタンフォード大学のオンライン講義 - nokunoの日記ツイートする
「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi - 木曜不足
社内で「機械学習とパターン認識」(PRML) の読書会をやっているのだけど、計算がやっぱり難しいようでみんな苦戦中。 そんなこんなで、光成さん(@herumi さん)が PRML の数式を手抜き無しで解説するアンチョコ(虎の巻 / PRML教科書ガイド)をマメに作ってくれている。*1 PRML のための数学(PDF) 内容は PRML の2章から4章と、9章、PRMLでもっとも計算が難しいと評判の10章を対象としている。 たとえば2章のアンチョコでは、2章の中で必要とされる解析や線形代数の道具(積分の変数変換、行列の各種操作)を一通り取り上げた後、ガウス分布の最尤推定における平均や分散による偏微分という、おそらく多くの人がつまづくのだろう計算がきちんと説明されている。 また3章のアンチョコでは、Woodbury の公式やヘッセ行列を解説しつつ、エビデンス関数などを導出しているし、4章になる
「数式を numpy に落とし込むコツ」を HMM に当てはめてみる - 木曜不足
数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani という発表を Tokyo.SciPy #2 でさせてもらったのだが、発表＆資料作成の時間の関係で、実際に数式を解釈する例を2つしか入れられなかったのが残念なところ。 今、社内 PRML 読書会で 13章の隠れマルコフをやっつけていて、その Baum-Welch の更新式がちょうどいい題材になっていることに気付いたので、ここで取り上げてみる。 (PRML 式 13.36) 結構複雑な印象のある数式だが、こいつも資料の流れに従えば簡単に実装できてしまうことを見ていこう。 数式を読み解く 数式を書き換える numpy に「逐語訳」する というわけでまず「読み解き」だが、これが一番重要なステップ。 特に今回の式の場合は , , の正体をちゃんと見極めておかないといけない。 「正
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