Aidemy Tech Blog

機械学習・ディープラーニング関連技術の活用事例や実装方法をまとめる、株式会社アイデミーの技術ブログです。

機械学習で乃木坂46を顏分類してみた

こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画…

ニューラルネットワークの新技術 世界一わかりやすい”カプセルネットワーク”とは?

こんにちは、たくやです。 今回は69歳のグーグル研究員、ジェフ・ヒントンが40年の歳月をかけて熟考して発表した新技術、カプセルネットワークをご紹介します。 今回も例によってわかりにくい数式や専門用語をできるだけ使わずに感覚的に解説していきます。 …

TensorFlowをあなたの手の上で TensorFlow Liteついにリリース

晩秋の候、ゆく秋も感慨深く思います。技術顧問の木村です。 今回は、先日リリースされたTesorFlow Liteをご紹介します。また、その他のディープラーニングフレームワークについて簡単に紹介します。 TensorFlow LiteはTensorFlowをモバイル端末で動くように…

人材採用から人材管理まで AI×HRのサービス10選!

こんにちは、たくやです。 今週はニュースからちょっと離れて、AIがHR(Human Resourse, 人事)にてどのように利用されているのか、また利用されようとしているのかについて、いくつかのサービスをご紹介させていただきたいと思います。 これからHRにAIを導入…

日本語版最速!? jupyter notebookをgoogleが神改造 colaboratoryについてまとめてみた。

こんにちは、たくやです。 最近すっかりニュース担当として定着してしまいましたね。 今回はgoogle が公開した教育と研究のための研究ツールである Colaboratory について解説していきたいと思います。 ざっと検索してみたところ英語版でしかまだ記事が出て…

Deep Learning を使って背景イラストを生成した話

お疲れ様です.まっくす @minux302 と申します. 話が長いのでまずはブツを見せます.キャラクターに馴染むような背景イラストを Deep Learning の技術を使って生成していきます.ちょっと長いですがお付き合いいただければ幸いです. 秘められた力で背景写…

【初心者】でもわかる、最近巷で有名な"AlphaGo Zero"の仕組み

こんにちは、たくやです。 今回はちょっと旬を逃してしまった感はありますが、とても話題となったAiphaGo Zeroの仕組みについてプログラミング初心者にもわかるような解説をしていきたいと思います。 ・ニュース概要 AlphaGoが過去のAI囲碁ソフトと違うとこ…

超♪人♪気♪リズムゲーム『デレステ』『ミリシタ』『バンドリ』を自動化してみたよ♪♪

(↑教師データ。あと、自動化したのはゲームの認識部分です) はじめまして。なま @namahoge です。 人工知能の勉強をはじめて半年ほどのひよっこです Aidemyの研修の一貫でブログを書くことになったので、とりあえず、最近勉強したばかりの簡単な人工知能…

アイデミーでIoT×AIハッカソン開催。3名の審査員の投資予算の配分は...!? 

こんにちは!Aidemyでインターンをしている、なかむーと申します。 巨大化した台風が刻々と迫る10/22(日)。そんな荒れ狂う天気の中、 我が社では活気よくIoT×AIハッカソンを開催しました! どんな感じで開催したの? 以下の概要で開催いたしました! 開催…

説明できますか?CPUとGPUの違い

こんにちは。たくやです。 今週はリクエストがありました、GPUとCPUの違いについて説明したいと思います。 目次 GPUとCPUの違い GPUの起源とディープラーニングのボトルネック 現在、世界一強力なクラウドで使えるGPUインスタンスの性能 おまけ 浮動小数点演…

不気味なロボットから考えるCNNの仕組みのおさらいとAIによる画像認識の攻防戦

こんにちは!今回ウィークリーニュースをまとめさせていただきます、たくやです! 今回はハロウィンも間近ということでこんなものを紹介したいと思います! 見てください、このなんともいえない不気味なロボット・・・。 夜、夢に出てきそうな不気味さがあり…

主成分分析と固有値問題

主成分分析がいかにして固有値問題へと帰着されるのか、詳しめに解説してみる。 少し数式が多め。目次 主成分分析とは 共分散行列?固有値問題? 共分散行列についての固有方程式 問題設定 準備 1. 単位ベクトルにデータを射影した時の分散を計算 2. varが最…

「俺」は背中で語る ~一人称から見るTwitter分析~

こんにちは、てれにゃんです。幼少期は自分のことを「てれちゃん」と呼び、思春期から恥ずかしくなって「ウチ」になり、それも恥ずかしくなって「わたし」への矯正に成功してはや10年。 自分のことを何と呼ぶかで、与える印象は大きく変わります。男性の場合…

顔認証の基本である顔認識をOpenCVを使って簡単に実装!

こんにちは!研修中のヒロです!機械学習という分野を未経験から学んでいる最中なのですが最近よく耳にする顔認証も機械学習による技術になります! 「iPhone X」採用の顔認証「FaceID」Appleが発表した新型iphone Xも従来の指紋認証システム「Touch ID」に…

今話題のディープラーニングって一体なんなの? 文系から見た人工知能

こんにちは!ゴリゴリの文系学生のたくやです! 実は僕、今Aidemyで研修中なのですが、 課題. MNISTデータセットを多層パーセプトロン(MLP)で学習せよ うーん、なんだかかっこいいけど何を言ってるのか分からん!笑みたいな状況です笑 今回はそんな僕がAI(…

データを水増しする際の注意点!

機械学習がしたい...でもデータがない!機械学習の勉強をするうえでほしいデータは、web上で機械学習用のデータとして見つけることができます。ただもし自分で実装するときは独自でデータセットの収集を行う必要になりそうです。自分でデータセット見つける…

GPyOptをインストールする際の落とし穴

Pythonの機械学習におけるハイパーパラメーターチューニングの心強い味方、GPyOptのインストール時における注意点をまとめました!

クラウドワークス副社長が語る【AI時代に持つべき危機感】

こんにちは、Aidemyにてエンジニアをしています小川です。 突然ですが、トフラー「第三の波」(※1)という書籍をご存知でしょうか? 人間の歴史を紐解くと、 大きく分けて2つの大きな波「革命」が起きたと言われています。 第一の波 狩猟時代から農業時代と…

花火大会におけるTwitter民の感情分析

2017年7月29日に行われた2017年度隅田川花火大会. 7月27日午前9時から花火大会翌日の30日午前9時までの隅田川花火大会に関するツイートの時系列での感情分析結果はこんな感じでした. ポジティブなツイートほど1に近く,ネガティブなツイートほど-1に近づき…

自分で強くなるAI「DQN」で3色オセロ「トリコロール」の学習に挑戦

どーも! まじすけです 今回は最近話題の強化学習、DQNに挑戦してみました。以前「AINOW」というAIのキュレーションメディアにてDQNについての記事を書いたので、よろしければ見てみてくださいm(_ _)m ainow.ai今回はこのDQNを使って3色オセロのトリコロール…

メンヘラ炸裂!? 西野カナの歌詞から感情の時系列データを抽出してみた

どーも! まじすけです✨ 今回は以下のリンクを参考に、pythonで曲の歌詞から曲中の感情の動きを可視化してみました。 www.statsbeginner.net「会いたくて 会いたくて」を初め、女性に圧倒的人気を誇る西野カナさん。 よくメンヘラの代名詞とも言われる彼女の…

MySQLをjupyter notebookのkernelに入れる方法

目次 いきさつ 前準備 実践 方法だけ知りたければ3番までスキップしてください。 1.いきさつ: MySQL を jupter notebook で動かしたい pythonで機械学習を勉強する際にデータベースの勉強が必要になりまして、sqlをjupyter notebook上で動かす必要が出てきま…

【音声認識 超入門】 固定長音声データの分類

概要 以前から音声認識には興味があったので, その第一歩として, Yes と No の固定長の音声を機械学習を用いて分類しました. (どっちも2秒) 今回作成したソースコードはgithub上げときました. 環境 macOS, python3 (anaconda) 必要なものをインストールする.…

【教師あり学習】怠惰で強力なアルゴリズム!?k-NN【分類】

k-NNとは? 突然ですが、皆さんは巡回セールスマン問題(TSP)は知っていますか。 最短経路問題の一つですが、その経路決定アルゴリズムの一つに最近傍法というのがあります。 これは現在いる地点から一番近い地点へと経路を決定するアルゴリズムですが、機械…

Twitterからデータセットを作るfor機械学習

前置き さて、皆さんは機械学習で重要なものって何があると思いますか?実行するコードの質や、その中で使うパッケージ、実行するマシンのスペックも大きく結果に影響してくるでしょう。しかしそれらすべてを手に入れられる最高のものを用意したとしても、や…

【機械学習】分類の正解率が31%アップ!その手法とは?

昨今、「機械学習」というワードをよく耳にするかと思います。 その機械学習の種類は大きく3つに分類されます。 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 このブログでは教師あり学習に焦点を絞ります。 教師あり学習って何? 簡単にいうと、教師あり学習は人間…

学習時間と正解率から考察する画像認識の機械学習モデル比較【k-NNとMLPとCNN】

データサイエンスは原則に従った技法に基づいて、データから情報や知識を抽出することです。しかし社会やビジネスの中で用いる時には、様々な条件によって選択肢は変わるため、単に情報を抽出すればいいわけではありません。自分の条件・要求を考慮し、どの…

機械学習を行う上での注意点

機械学習をする上で注意しておかなければいけないことが様々ありますが、それらのうちの一つはオーバーフィティングです。オーバーフィティング自体は機械学習について学ぶ上で最初に学ぶ基礎中の基礎なのですが、慣れている人でも注意しなければ致命的なミ…

深層学習を使うべきで「ない」手書き文字認識【ロジスティック回帰とCNNの比較】

目次 前回の記事 ロジスティック回帰の問題点 CNNを用いた手書き文字認識の実装 精度の確認、検証 まとめ 1. 前回の記事 皆さんこんにちは。さっそくですが、まずはこの記事を読んでみて下さい。 blog.aidemy.netこの記事、深層学習の得意分野である手書き文…

【機械学習入門者向け】人工知能によって49%の職業が奪われる未来、生き残る職業とは?

人間の職業が奪われる? 人間の職業が人工知能によって奪われるのではないか、という噂は誰もが聞いたことがあるのではないでしょうか?2015年、野村総合研究所が日本国内における合計601種の職業について、人工知能で置き換えられる確率を計算したところ、…