IBIS2016での講演内容を公開します。深層学習を実世界の問題に適用する上でどのような課題があるのか、車、ロボット、ヘルスケア、コミュニケーションでどのような研究課題があるのかについて紹介しています。

先ごろ、日経BP主催のセミナーで「人工知能（AI）のビジネス応用」について講演した。ところが、会場からの質問の多くが、講演でわずかに触れただけだった「自動運転車と交通事故の責任」に関するもので、やや面食らってしまった。 10月29日～11月8日開催の東京モーターショー2015では、国内の自動車メーカー各社が「2020年（頃）に自動運転を実用化する」と表明。新聞・テレビはこのニュースに付け加える形で、事故責任の問題についても取り上げ、関心が一気に高まったようだ。 運転席に誰もいない「完全自動化」であれば、事故責任の問題はシンプルだ。事故の責任は乗客ではなく、開発企業が100％負うことになる。例えばDeNA・ZMP合弁のロボットタクシーは、ドライバーがいない状態で旅客を運ぶ「完全自動運転」のサービスを目指している。 一方、ドライバーが運転席に座り、運転の一部を担う「半自動運転」では、製造物責任

Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 （補足：この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ） ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語

ドワンゴは、イラスト投稿サービス「ニコニコ静画」の投稿作品を活用したディープラーニング技術の研究成果を、11月2～5日に神戸で開催される、コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術に関する展示会「第8回ACM　シーグラフアジア2015」で発表する。あわせて、学術機関向け研究目的データ公開用サイト「nico-opendata」を開設。12月上旬から大学などの学術機関にデータを提供していくという。 発表するのは、イラストの画像データからニコニコ静画での閲覧数を事前予測する技術。ニコニコ静画に投稿されたこれまでのイラストの閲覧数、お気に入り数を同時にニューラルネットで学習し、一切のメタデータを使わず、画像データからのみ閲覧数やお気に入り数を予測するものだと説明している。 ドワンゴによれば、たとえば、クリエイターがイラストを投稿、公開する前に、画像のデータから閲覧数やお気に入り数をある程度予

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less

「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側 関連コンテンツ Webcamでの動作例 https://www.youtube.com/watch?v=d91xyyA-exA IkaClips の出力例 https://www.youtube.com/watch?v=w6kqbAPq1Rg ささみ 2015年10月 http://ssmjp.connpass.com/event/21108/ Read less

何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す

ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋のAIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d

東日本と西日本の境界線を機械学習で引いてみました． セキュリティ分野の M1 が機械学習をお勉強する際に，モチベ維持のため面白そうなテーマを選んだらこうなった！というもの． なので本体の論文とか，学術的貢献とかはないです...が，そういった視点から見ていただけるのはとても嬉しいです！ 市町村単位，藩単位など，県境以外で境界線を引けないか？というコメントを多くいただいていますので，今後そういった方面への掘り下げもやっていきたいです．Read less

近況。2015年からアドネットワークのデータサイエンスチームにおります。前の部署ではメディア寄りの所でモバイルアプリの開発をしていたので、ほぼ転職に近い状態です。アドネットワークなにそれという方向けの説明としては、広告主と広告枠をまとめていい感じにディスプレイ広告を配信するシステムだと思ってもらえれば。 データ分析や広告配信アルゴリズムの改良というアプローチでアドネットワークの収益改善に取り組むのがミッションです。会社ブログにMortal Multi-Armed Banditsの記事を書いた頃は多腕バンディットアルゴリズムの調査や実装をしていました。 データサイエンスといっても、いきなり機械学習を使った仕組みをプロダクションに投入できるかというと全くそんな事は無く、ログの収集と解析基盤を構築する所からでした。まっさらなAWSアカウントでCloudFormationテンプレートを書いて、VP

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こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢

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

InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architect. View an example

「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ

深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み

「自ら学習するマシンを生み出すことには、マイクロソフト10社分の価値がある」。 米マイクロソフトの創業者ビル・ゲイツ氏は今から10年前の2004年2月にこう語った。 その時は来た。 米グーグルや米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業は今、コンピュータがデータの中から知識やルールを自動的に獲得する「機械学習」の技術を駆使し、様々なイノベーションを生み出し始めている。 これらは来たる機械学習革命の、ほんの序章に過ぎない。 機械学習の本質は、知性を実現する「アルゴリズム」を人間の行動パターンから自動生成することにある。 この事実が持つ意味は、果てしなく大きい。 今後、実社会における様々な領域で「人間の頭脳を持つプログラム」が登場する一方、データの中から知識やルールを見つけ出したり、プログラムを開発したりするデータサイエンティストやプログラマーの仕事が、機械に置き換えられてしまうからだ。

米Apache Software Foundationは、ビッグデータ処理を分散クラスター上で高速に実行できる処理基盤「Spark 1.0」を2014年5月30日（米国時間）に公開した。 HDFSを介してストレージ経由のやり取りが多くなるHadoopと比べて、インメモリー処理を主体とするSparkでは、より高速で低遅延の分析が可能となる。次世代のビッグデータ処理基盤として期待が集まっているフレームワークである。 SparkではHadoopと同じく、処理対象となるビッグデータをHDFSから読み取ることができるが、以後の処理は基本的にインメモリーで行う。このため、機械学習やグラフ計算のように繰り返し型の計算が多い処理を、Hadoopよりも高速に実行できる（関連記事：NECがビッグデータの機械学習を高速化する技術を開発、インメモリー処理やMPIを導入）。 Sparkは、もともと米Universi

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