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メガバンクが自社向けシステムをクラウドで外販する動きが広がっている。2019年1月、みずほフィナンシャルグループ（FG）はAI（人工知能）技術を使って手書き帳票を読み取るOCR（光学的文字認識）システムを発売すると発表した。SMBCグループも社内問い合わせ用途のチャットボットを地銀向けに外販し始めた。オンプレミスシステムの売り切り型ではなくクラウドサービスとして外販することで、継続的な収益を見込める企業向け事業に育てる。 みずほFGが外販する「The AOR」は口座振替依頼書の手書き文字を読み取るためのシステムだ。深層学習（ディープラーニング）を使った画像認識技術を独自開発した。Amazon Web Services（AWS）で稼働する。帳票1枚の登録に必要な時間は手作業の10分の1に、コストは従来の帳票1枚当たり40～50円からおよそ半分になるという。

生成AIの回答が怪しい一見正しい回答だが、事実確認すると間違いだらけ。生成AI特有の虚偽情報生成で誤った知識を学んでしまう。

老舗Q＆Aサービス「Yahoo!知恵袋」は、長い間あるものに悩まされてきた。規約違反ではないため削除できないが、見る人を不快にさせる内容の“グレーな投稿”である。これまで社内でパトロールを行うなど対応してきたが、同サービスの投稿は約6億件にものぼり、全てのグレーな投稿を見つけ出すことは難しかった。スーパーコンピュータ「kukai」（クウカイ）が導入されるまでは。 グレーな投稿には、中身がなく質問への回答になっていないものや、アダルトカテゴリーではないのに年齢制限が必要そうなものなどがある。ユーザー投稿型サービスだからこそ起こる問題だが「利用者から厳しい意見をいただくことも多い。どこかで線引きをする必要があった」とヤフーの丹羽達洋さんは話す。 そこで考えたのが、グレーな投稿を検出し、トップページなど人目につきやすい場所では非表示にするという対応だった。 グレーな投稿、どうやって見つける？ し

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 深層学習を使った音声データによる楽曲分類を実施しました！楽曲の特徴を表すメル周波数スペクトログラムを用いて、その楽曲のアーティストを推定します。 こんにちは、アナリティクスサービス本部の井出です。 今回のブログは、音声データをテーマとして取り上げ、 音声データの特徴量 深層学習による楽曲のアーティスト分類 についてご紹介します。 ブレインパッドでは、深層学習の技術を駆使した活用事例が増えてきています。特に、画像認識の分野における活用事例は多く、当社の公開されている事例だけでも以下のようなものがあります。 ブレインパッド、キユーピーの食品工場における不良品の検知をディープラーニングによる画像解析で支援 八千代エンジニヤリングとブレインパッド、洪水を安全に流す役割を担う河川のコンクリート護岸の

日本航空（JAL）とNECは航空券を予約する会員顧客の行動を人工知能（AI）で予測するプロジェクトを始めた。NECのAIを利用し、成果に結び付く可能性の高い特徴量を見いだす。プロジェクトを推進するJALの旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループの渋谷直正アシスタントマネジャーと、NECデータサイエンス研究所（シリコンバレーオフィス）の藤巻遼平・主席研究員に実験に取り組んだ背景と今後の展開について聞いた。 今回の実証実験では、NECの特徴量を自動で設計する技術が、「“とある県”に在住している、JALマイレージ会員はハワイ線のチケットを買いやすい」という興味深い特徴量を見いだした。これを受けて、具体的な施策を打ち出すのか？ 渋谷　今年の10月末ぐらいに出た結果なので、施策を作るところまでは至っていない（取材は2017年11月上旬）。検討している段階だ。本当に意味がある特徴な

ラーメン二郎をディープラーニングで判定!? ラーメンフリークではなくても、「ラーメン二郎」の名前を耳にしたことは、一度くらいはあるだろう。濃厚な豚ベースのスープと極太麺が織りなす力強い味、丼からあふれんばかりの豪快な盛りつけを愛するラーメン二郎ファンは、「ジロリアン」と呼ばれ、関東を中心に40ある店舗（2017年11月現在）の前に今日も列をなしているはずだ。 そんな熱狂的なファンを擁するラーメン二郎は、いわゆる本部統制型の飲食チェーン店ではない。そのため内装や製法、具材、味、盛り付けが店舗ごとに異なる。こうした各店の違いや個性に目をつけ、ディープラーニングでどの店舗のラーメンかを画像で見分けるモデルを開発した人物がいる。NTTコムウェアで道路の不具合検知システムの技術開発に携わっている土井賢治さんだ。 ギーク仲間にウケたい一心で開発に着手 NTTコムウェア株式会社　ビジネスインキュベーショ

ディープラーニング（深層学習）の技術研究会であるDeep Learning JPは9月6日、米MIT Pressが出版したディープラーニングの教科書『Deep Learning』の日本語翻訳版を専用サイトに一般公開した。製本版を発売する前にフィードバックを得ることが目的で、発売後は公開を終了するという。 『Deep Learning』は、Googleの人工知能研究プロジェクト「Google Brain」の研究者イアン・グッドフェローさんなどが書いたディープラーニングの入門書。deeplearningbook.orgで段階的に執筆・公開を始め、完成した原著を2016年12月に発売した。製本版の価格は約1万円で、引き続きサイトで無料公開も続けている。 日本語への翻訳は、東京大学の松尾豊研究室が主体として取り組んだという。松尾豊特任准教授は人工知能関連の研究者で、人工知能学会の倫理委員長を務める

2001年、東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。同大学助手、助教授を経て、2014年より東京大学教授。2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を併任。2003年から2004年までアレキサンダー・フォン・フンボルト財団フェローとしてドイツのフラウンホーファー研究所に滞在。2006年にはヨーロッパ委員会エラスムス・ムンダス助成を受け、英国のエディンバラ大学に滞在。2016年度日本学術振興会賞および日本学士院学術奨励賞を受賞。 中長期的な取り組みとして、5つのプロジェクトが進行しています。1つは、基礎研究の推進。AIの基礎研究については、これまで国内であまり注目されてこなかった経緯があります。一方、欧米では基礎研究に対して継続的に投資が行われ、確固たる地位を築くに至っています。機械学習の手法の1つであるディープラーニング（深層学習）の最初の論文が発表されたのが2006年の

五輪エンブレム問題の時にちょっと注目を集めた類似図形商標の検索ですが、通常は、ウィーン図形分類に基づいて特許情報プラットフォーム等のデータベースで検索することになります（参照過去記事）。図形分類で候補を絞った後は目視でひとつひとつ確認していくという結構面倒な作業です。図形の類似判断はAIの最も得意とする処理のひとつなので何とかならないものかと思っていました。 Googleの類似画像検索機能は写真を対象にしているのでロゴ等の検索にはほぼ無力です（参照過去記事）。ちなみに、Googleの類似画像検索機能は、昔は色合いや構図の似た画像（写真）を探してくれていたと思うのですが、最近は、ニューラルネット等で何が写っているかを認識してその写っているものの画像を検索する方法に変わったと思われます。たとえば、ネコが写っている画像の類似画像を検索すると、様々な構図のネコの写真が表示されます。ただし、いずれに

「当社は何年もの間、機械学習や知的アルゴリズムといった人工知能（AI）の機能を製品に組み込んで提供してきた。データサイエンティストや、アルゴリズムを研究する数学の俊英から成る専任組織もあり、500人規模で採用を進めている。しかし、これまでは他社のように『見てみろ。我々のAI機能はすごい（アメージング）』とは主張してこなかった。我々の社風として、ややシャイな面があったと感じている」。 米アドビシステムズでMarketing Cloudエバンジェリズム統括責任者を務めるマーク・イーマン氏は、同社のAIに対する従来の姿勢をこう振り返る。 そのアドビが方針を一転、同社のAIを前面に打ち出した。それが「Adobe Sensei（センセイ）」だ。Senseiは日本語の先生を意味する。2016年11月に米国で開催したイベント「Adobe Max」で発表、2017年2月23日に開催した「Adobe Mar

進化的アルゴリズムの1つである遺伝的アルゴリズムと人工神経回路網(ニューラルネットワーク)を用いて、人間が解法を教えることなく、機械学習のみで「スーパーマリオワールド」のドーナツ平野1をクリアすることに挑んだプログラムが「MarI/O」です。 プログラムを作ったのはセス・ブリングさんで、ソースコードはPastebinで公開されています。 NEATEvolve.lua - Pastebin.com http://pastebin.com/ZZmSNaHX Watch this learning AI smash Super Mario World with ease http://thenextweb.com/insider/2015/06/14/watch-this-learning-neural-network-annihilate-super-mario-world-with-ease

機械学習とディープラーニングについて、入門者向けに解説されているネットと書籍の情報をまとめてみました。 ニューラルネットワークやディープラーニングについては、書籍『ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』が特におすすめです。 機械学習全般についてなら、書籍『Python機械学習プログラミング - 達人データサイエンティストによる理論と実践』が特におすすめです。 他にもおすすめのコンテンツがありましたら、コメントで教えてください。 機械学習 【ネット】 やる夫で学ぶ機械学習シリーズ けんごのお屋敷 【ネット】 高卒でもわかる機械学習 頭の中に思い浮かべた時には 【ネット】 機械学習 はじめよう 技術評論社 プログラム言語はPython。 【ネット】 機械学習概論 講義テキスト 書籍『ITエンジニアのための機械学習理論入門』のSlideSh

結論 理由 実装がライブラリに依存していない しっかりと解説が行われている リファレンスが充実している 計算グラフによってネットワークの計算を扱う 中身 誰におすすめできるか 誰におすすめできないか 私が本を購入して 結論 非常に良い書籍です。迷っているならば購入してもいいでしょう。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売日: 2016/09/24 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (5件) を見る 理由 以下記事で理由を述べていきます。 実装がライブラリに依存していない もしもライブラリに依存したものである場合、ライブラリが更新されると、本の内容が古くなって価値のないものになることもありえます。しかしこの本は、ディープラーニングを理解することに焦点を

悩める作曲家のために、RNN(リカレントニューラルネットワーク)を利用して、曲のコード進行を生成するウェブサービス Deep Chordを作りました。本記事ではDeep Chordの概要を紹介します。 Deep Chord Deep ChordのRNNの学習・推定にはChainerを、ウェブ部分にはDjangoを利用しています。 Deep Chordの概要 コード進行って？ 例えばピアノの鍵盤で「ド・ミ・ソ」とか「レ・ファ・ラ」とか、複数の音を同時に弾くと、それぞれ異なる響きになりますが、これを和音(コード)と呼びます。この和音が様々に遷移していくことで曲が出来上がるのですが、この和音の遷移こそがコード進行です。 コード進行には、多くの曲で利用される王道進行というものがあります。例えばJ-POPでは、F(ファ・ラ・ド) → G(ソ・シ・レ) → Em(ミ・ソ・シ) → Am(ラ・ド・ミ)、

Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。ライセンスはApache 2.0オープンソースラインセンスです。 Googleはすでに数年前からディープラーニングを同社のサービスに組み込んでいます。「私たちが社内でディープラーニングの基盤である「DistBelief」を開発したのは2011年のことだ」（ブログ「TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone」から）。 TensorFlowは、このDistBeliefをさらに強化したものだと説明されています。 TensorFlow is general, flexible, portable, e

http://connpass.com/event/17063/ でのスライドです。Feed-forward netの簡単な解説（特に実装面）とChainerの紹介。