「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム

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「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム

AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際... AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける

fujixe 以前にも思ったけど、ベテランにしか分からないような差を使って9つもの等級に分けるためのコストは、その付加価値に見合うのだろうか。等級数や精度の見直しの方が、利益最大化のためには重要な気がする。

2017/11/23 リンク

shinjukukumin 「AI開発をしたりしているうちに、僕自身のきゅうりの判別能力が上がったのもあるのですが、」こういうのはよく聞く。

fotus4 去年の試作機のときにニュースで見たけど進化してるのか。研究開発素晴らしい。マイクロソフトに交渉すればHololens無償でくれそうなくらい。

eirun しかしこれ息子がエンジニアじゃない専業農家が東京のAI＆エンジニア会社に発注したらいくら掛かるんだ？　イノベーションっていうと耳障りは良いけれど現場の熱意と個人技量に丸投げ中ってのは否定出来ないのでは？

playnote 意外過ぎる分野にグイグイ凄まじいスピードで侵食してくるディープラーニング。囲碁しかり、キュウリしかり。関係のない分野などないのだ。意外過ぎる形で未来の形は変質していくだろう。

2017/11/24 リンク

carrion-crow 課題は「ディープラーニングによる判定に時間が掛かる」「判別までに2～3秒」「インテルのUSB接続対応のディープラーニングアクセラレータ「Movidius」を使う」 GPU組み込みボードコンピュータもあるけど、どうなのかな。

2018/06/07 リンク

teckl これ、カーネーションの等級分けにも応用できそうかも… ビニールハウスの暖房用ボイラーの自動制御とかについては、そういった機能は既にありそうだけど、コストがだいぶ安く抑えられるかもだなぁ…

uturi “ベテランの人間ならばきゅうりを手に取った瞬間に判別できるところが、試作3号機の場合はテーブルにきゅうりを置いてから判別までに2～3秒掛かってしまいます。”

mag4n なんとなく思ったんだが、大きさ判別できゅうり確定、背景白なら特徴点検出で矩形化でも行けると思う。AI学習の足掛かり的にはよいのかな。

ネタ

umai_bow 本人も言及してるけど、これ系の選別はDLじゃなくてもっとヒューリスティックな方法で全然うまくやれるし、既に実用されてる。それと差別化を知りたい。

circled 機械学習のモデルをCore MLモデル化してXcodeで取り込めばiPhoneのカメラで一瞬で判定してくれるよ。https://developer.apple.com/documentation/vision/classifying_images_with_vision_and_core_ml