深層学習（ディープラーニング）で2次元美少女キャラクターをワンクリックで自動生成するサービス「MakeGirlsMoe」を2017年に発表し、日本のオタク界をざわつかせた金陽華（Jin Yanghua）／@Aixileさん。最近では写真を深層学習で2次元絵にしてしまう技術を発表したことでも注目を浴びました。 2017年夏に話題になったMakeGirlsMoe 金さんはさらに、深層学習により生成されたキャラをトレードできるゲーム「Crypko（クリプコ）」の開発にも参加。5月にはベータ版が公開され、野心的なゲーム内容が一部から注目を集めていました。 先駆的なアイデアで立て続けにオタク向けサービスをリリースしてきた金さんは一体何を目指しているのか？　2016～2017年まで京都大学に交換留学生として在籍し、今年（2018年）6月に上海の復旦大学を卒業した金さんに、開発背景や中国と日本の環境の違

はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使

初めまして。 新卒でSpeeeに入社をして半年ちょっとが経ちました二次元エンジニアです。現在はソーシャルゲームチームのメインエンジニアとして働いています。彼女はいませんが、最近ANIMAXとAT-Xを契約して非常に生活が充実しています。 もちろん表題は釣りです。釣られてしまった方は腹筋してください。 さて、画面の中、学校、会社で気になる女の子を見つけたらどうしますか。 勇気ある方はきっとその子の趣味や好きな物を調べて、それを口実に接触を試みるでしょう。 彼女にこんなのあったよ！って新しいものを提供しましょう！ ・・・ そうだ！機械学習だ！機械学習で彼女ができるんだ！ という訳で、今回はアニメ好きの女の子を想定して、アニメの感想でscikit-leanを試してみました。 今回使用するもの 今回は主にpythonとscikit-learnを使ってごにょごにょ試してみたいと思います。 実行

はじめに エヴァンゲリオン20周年おめでとうございます 加えて、アスカの誕生日もおめでとうございます。(4日遅れ) Twitter Bot等でも使われている、文章の自動生成を流行りのDeepLearningの1種であるリカレントニューラルネットワーク(以下:RNN)を使ってやってみました。 データ集め 何はなくともまずはデータが無いと始まりませんね。 書き起こしも覚悟してましたが、アニメ全セリフをまとめてあるありがたいサイトが有りました。感謝。 こちらから全セリフを抽出しました。 セリフのフォーマットはこんな感じで、キャラ名 「セリフ」になってます。 放送「本日、12:30分、東海地方を中心とした関東中部全域に特別非常事態宣言が発令されました。住民の方々は速やかに指定のシェルターに避難してください」 放送「繰り返しお伝えいたします…」 ミサト「よりによってこんな時に見失うだなんて、まいった

注意：この記事は大好評放送中のハロー!!きんいろモザイクと最近話題のDeep learning をかぶせて話題沸騰!!にしたかったけれども、きんいろモザイクに出ている声優のサンプルボイス(東山奈央)が入手できず、DNNについても結局実装が間に合わずにrandom forestとか多項ロジスティック回帰でごまかしてるじゃんｪ…と思ったらなんとかDNNできたので半分タイトル詐欺です。 感動した。 ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記 ここではOpenCV を用いて顔認識をして、そのデータをDNNに流して主要キャラ+その他判定をしている。 ならば、声優統計を修める者としては、音声解析の技術を用いて 誰が今歌っているのかを識別したい。 これをDNNの技術を用いてやってみる。 やり方としては、 サンプルボイスの収集→統計量の作成→学習→学習器の性能評価→推定→動

BizReach 社にお邪魔して発表したときのスライドです。

このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた

この記事はごちうさ住民 Advent Calendar 2014の第27日目の記事です。（またまた勝手に参加 ごちうさの魅力はいろいろありますが、最大の魅力の一つがオープニング曲でしょう。「こころぴょんぴょん」という魅惑の響きは多くの人を虜にしました。ごちうさ住民であればDaydream caféのイントロを一瞬聞くだけで、脊髄反射でこころぴょんぴょんし始めることでしょう。 コンピュータは心を持たないと言われていますが、きっとどこかでこころぴょんぴょんしたいと思っているに違いありません。そこで、オープニングを聞いたらこころぴょんぴょんするプログラムを書いてみました。 ひと目で尋常でない難民キャンプだと見抜いたよ ニコニコ大百科の難民の項目によれば、難民たちの流浪の旅はゆゆ式に始まり、きんいろモザイク・のんのんびより・桜Trick・未確認で進行形を経由して約束の地「ご注文はうさぎですか？」に

4. @mosa_siru • DeNA(2年目) • プラットフォーム API開発・運用 • ハッカドール　立ち上げからジョイン • サーバーAPI 設計・開発・運用（ほぼ全部） • フロント/バックエンド Web開発 • ログ設計・リコメンドシステムをうんうん考える • 社内の分析チームと密に連携 4

概要 近年、自称作曲家・佐村河内守氏と外見の酷似した人物が増加し、彼らと佐村河内氏とを自動的に見分けるシステムの開発が望まれている。一方で、佐村河内氏は作曲時と謝罪会見時で大きく外見的に変化することが知られており、佐村河内氏を見分けるシステムはそのような変化に頑健である必要があるため、実現は容易ではない。本プロジェクトでは、高度なコンピュータ技術を活用し、佐村河内氏を適切に見分けるシステムを開発する。 背景 自称作曲家・佐村河内守氏が世間を賑わせている。佐村河内守氏が引き起こした様々な問題のうちもっとも厄介なものは、「佐村河内守氏にそっくりな人物が多すぎる」ということである。たとえば、ミュージシャンの Revo 氏は知らない人に「あなたのCDはもう二度と買いません」などと言われるなどの風評被害を訴えており、漫画家のみうらじゅん氏についてもタクシー運転手から「佐村河内さんでしょ？」と執拗に問

Rubyと機械学習の現状 - Download as a PDF or view online for free

最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく

2. 自己紹介  比戸将平（HIDO Shohei）  TwitterID: @sla  専門：データマイニング、機械学習  経歴：  2006-2012: IBM東京基礎研究所データ解析グループ  機械学習(特に異常検知)のアルゴリズム研究開発  お客様案件でデータ解析プロジェクトに従事  2012-: 株式会社プリファードインフラストラクチャー  大規模オンライン分散機械学習基盤Jubatusチームリーダー  2013-: Preferred Infrastructure America, Inc.  Chief Research Officer 2

ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less

scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て

みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか？ 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています

放課後の学食は、普段なら常時腹を空かせた運動部の連中があちこちにたむろっているのだが、今日は珍しく先客は一人きりだった。 静かな様子にほっとしたカズは、まったり休憩でもしようとジュースを片手に奥の目立たない席を目指す。が、学食で筆記用具を広げている女子生徒の横を通り過ぎたところで突然立ち止まった。 振り返ってその先客をよく眺めると、ツインテールの頭をどこか見覚えのある黄色い本に乗せて、机に突っ伏すようにして寝ていた。カズは思わず近寄って、本の正体を確認するためにのぞき込もうとしたそのとき。 「やっぱ、わかんない！　……って、ひゃあ!?」 「わわっ」 突然跳ね起きたその生徒は、目と鼻の先にいたカズの姿にびっくりして悲鳴を上げた。カズもやはり驚きうろたえてしまった。 二人してしばらくそのまま息をのむようにして顔を見合わせていたが、そのうちどちらともなくぷっと吹き出した。 「あはは、ごめん……す

岡野原です。 情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。 今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目しています。 PFIは元々こうしたデータを分析して価値を提供する（検索エンジンとかもその範疇に入ると思います）ことをずっと続けてきたわけですが、ビッグデータという言葉が広まってくれたおかげでこの考えがより受け入れられ様々な業界の方と随分と話がしやすくなったと思います。 以下の講演資料では、今ビッグデータの中でも機械学習と自然言語処理の分野において我々がどこに注目しているのかを話をしました。

250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T

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