ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

Twitterに直接画像をツイートできるようになったのは2011年。以来、Twitterを楽しむ上で不可欠な要素になりました。Twitter上には、毎日数百万を超える画像がアップロードされていますが、それぞれのサイズも解像度も異なるため、UI上で各画像を最適な形で表示できるように処理を行うことが課題になっていました。皆さんのタイムライン上の画像は、一貫性があり、より多くのツイートを目にできるようにトリミングされています。今回は、Twitterがどの画像をトリミングし、画像のどの部分を表示するか、どのように決めているのかをご案内します。 以前は、顔認識技術を利用し、画像の中でもっともわかりやすい顔を中心にトリミングを行っていました。これはもっともわかりやすい方法ではありましたが、全ての画像に顔が含まれているわけではないため、ベストな方法とは言えませんでした。また、使用していた顔認識技術では顔

頭にコードを挿して脳から記憶やイメージをデータとして出力するというシーンをSF小説や映画で見ることがありますが、fMRI(機能的核磁気共鳴)によって視覚化した人間の脳の活動を機械学習で分析することで、脳内にあるイメージを実際に視覚化できるかもしれないと、京都大学の研究者とATR(株式会社国際電気通信基礎技術研究所)の研究者によって提案されています。以下の論文の中では、実際に頭に思い浮かべたイメージを機械学習を用いて画像に出力することに成功したと報告されています。 Deep image reconstruction from human brain activity | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/early/2017/12/30/240317 人間の視覚情報は、大脳後頭葉にある「視覚野」という部位で階層的に処理されるということが分かってい

おつかれさまです． 僕はあまり深層学習に関して記事を書くことはないのですが，ちょっと気になった論文があったので紹介します． [1711.00165] Deep Neural Networks as Gaussian Processes 論文はGoogle Brainの研究者らによるもので，NIPS2017 Bayesian Deep Learning WorkshopICLR2018にacceptされています．実は深層学習をガウス過程（Gaussian process）で構築するのはこの論文が初出ではないのですが，論文ではベイズ学習，深層学習，カーネル法を簡略かつ包括的に説明している内容になっているので非常に参考になります． さて，「深層学習はガウス過程」というのはちょっぴり宣伝的なタイトルにし過ぎてしまったのですが，もう少しだけ正確に論文の要点をまとめると次のようになります． 背景 単一

Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima

はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時

機械学習で動く木、とにかくヤバかった https://t.co/khwx22aapl

現代のコンピューターテクノロジーで最も注目されているものの1つが、コンピューターが自分で学習して判断する「機械学習」とそれによってもたらされる「人工知能」の技術です。最先端の技術であるがゆえにハードルが高いこの分野ですが、GoogleはノートPCなどに備わっているWebカメラとブラウザがあれば、プログラムの知識がなくても誰でも機械学習を体験できるサイト「Teachable Machine」をオープンさせています。 Now anyone can explore machine learning, no coding required https://www.blog.google/topics/machine-learning/now-anyone-can-explore-machine-learning-no-coding-required/ Teachable Machineでは、ブラウ

(原文：Machine Learning is Fun! by Adam Geitgey より許可を得て翻訳) (訳者注：難解な機械学習のコンセプトを平易に説明している素晴らしいブログを見つけ、ぜひ日本の皆さんに伝えたい！と思い文章化しました。共感いただいた方、文章末尾の❤️マークからいいね！お願いします。一緒に機械学習勉強してくれる人も募集中です。=>Email:dai@jenio.co) 機械学習の事を人々が話しているけど、 あなたは言葉の意味はわかっていない。 そんな場面に遭遇した事はありませんか？ 同僚の言葉に相槌を打つのに疲れた。。 そんな状況を変えましょう！ このガイドは機械学習に興味があるけど、 何から勉強したらいいのかわからない人に向けて書かれました。 多くの人がWikipediaを見ると思いますが、 ストレスがたまり、 誰かがレベルの高い説明をしてくれるのを望みますよね？

こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考

新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの

この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学

機械学習と機械知覚の研究成果により静止画像に写る対象を自動的に判別して分類する技術が発展しており、何百もの画像を分析しているImageNetのようなデータベースの存在は、その他の画像理解の研究を加速させています。一方で、動画は静止画よりも含まれる情報が多くなることで分析が難しくなるため、静止画に比べて動画用のデータセットは不足しているのが現実です。この状況を改善するべくGoogleの研究チームが、4800件のナレッジグラフのエンティティでタグ付けされた800万本ものYouTube動画のデータセット「YouTube-8M」を公開しました。 YouTube-8M: A Large and Diverse Labeled Video Dataset for Video Understanding Research https://research.google.com/youtube8m/exp

米Facebookは8月25日（現地時間）、同社の人工知能研究機関「Facebook AI Research（FAIR）」で開発している画像認識関連の3つの技術「DeepMask」「SharpMask」「MultiPathNet」をGitHubで公開した。 まだ発展途上のこの技術をオープンソース化することで、外部研究者の協力を得て精度を向上させるのが目的だ。 FacebookはFAIRの立ち上げ当初から、「コンピュータビジョン」と呼ばれる研究分野に注力し、コンピュータに人間と同じレベルの目と脳を持たせることに取り組んできた。 今回公開した3つの技術は画像内のオブジェクトを抽出して識別するためのもので、同社が4月に発表した視覚障害者向け音声キャプションにも採用している。 FAIRの博士研究員、ピョートル・ダラー氏は以下の画像で、コンピュータビジョンの実現の難しさを説明している。左が人間が見る

家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除

（左：Keras、右：MXnet） Kaggle Masterの間ではMXnetよりさらに人気なDeep Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。 Keras Documentation 結構苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。なおKerasの概要と全体像についてはid:aidiaryさんが詳細な解説を書いて下さっているので、そちらの方を是非お読み下さい。 追記 Kerasは人気のフレームワークなので、僕なんぞがこんなブログ記事を書く前から素晴らしい紹介記事・スクリプトが幾つもあります。こちらでは参考までに以下のお二方のものをご紹介させていただきます。 Kerasはレゴブロックを組み合わせるかのようにして、簡単にディープラーニングのモデルを作成できる便利なライブラリです。これを使って楽し

KaggleのチュートリアルにもなっているDaniel NouriさんのUsing convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial という記事の流れに沿って、Facial Keypoints DetectionをKerasで実装していきます。単純なモデルから徐々に複雑にしながら解説していきます。多少の機械学習の知識があることを前提にしますが、なるべく分かりやすく解説していきたいと思います。間違い・質問・提案などあれば遠慮なく連絡してください。 KerasはPythonで書くことができるTheanoとTensorFlowベースのライブラリです。直感的に書くことができる人気急上昇中のライブラリです。2015年3月に初公開され、2016年4月にKeras 1.0が公開されました。 Danielさんの記事ではLasagne