ディープラーニング

こんにちは、タケヨーです。 AI=Artificial Intelligenceの略称で、日本語では人工知能と呼ばれています。 AIが仕事を奪うと言われて久しい昨今ですが、私が従事する本業では一向にAIさんが仕事を奪いに来ません。 一体いつになったら、AIさんとタケヨーのどちらが使えるか？と評価される日が来るのでしょう？と日々考えながら仕事へ従事しています。 さて、AI関連ですが日進月歩が凄まじく、いつ本格的に仕事を奪いに来るか？というのは関心の1つだと思います。 5年以内かも知れませんし、10年先・20年以上先〜かも知れません。 また、じわりじわりと浸透していくのか・産業革命やITバブルの様…

様々なブログで２０２０年の総括が始まってます。 みなさん、なにかテーマをもって総括されているようです。 私は、なんだろうな。 そんなテーマになりそうなものをやっているわけではありません。やっているのは、ゆっくりPython学習くらいでしょうか。興味のあるままに、手を広げてしまって、収拾がつかなくなった感は否めません。できるだけお金を使わない方向で考えているんですが、やはり最低限の本は必要なようですね。使ったものを列挙してみましょう。 独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで 作者:コーリー・アルソフ 発売日: 2018/03/20 メディア: Kindle版 すぐに使える!…

こんばんは！ 昨日、大学のメンバーに会いました。4人中3人が転職していました。。。 慶應卒の人は転職率が高い気がしております。。。 さて本日は、人口知能(AI)の動向に注目してみます。 MM総研の「人工知能技術のビジネス活用概況」の調査結果によると、人工知能のビジネスへの導入率は、日本は他２カ国に比べかなり遅れをとっていることが読み取れます。 人工知能 導入率 また日本国内の人工知能の使われ方(役割)としては、業務効率化のための人間作業の代替がメインである。 （出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成28年） 身近な人工知能の導入事例を挙げると、工場での不良…

動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門作者:斎藤勇哉発売日: 2020/11/30メディア: Kindle版 目次 目次 目的 用意するデータ image001.jpg image002.jpg image003.jpg ソースコード a.sh 結果 目的 PyThonを用いて物体抽出・切り取りをする。具体的には、画像処理ライブラリであるOpenCVを用いて、画像中に存在する物体（ex. リンゴ, コイン, etc.）それぞれに外接矩形を当てはめる機能がある。その機能を用いて、画像内に存在する物体を抽出・切り取りをする。 用意するデータ dataフォルダ内に、物体抽出したい画像（コ…

G検定（公式名：ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している、ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを確認するための試験です。年に３回実施されます。G検定の詳細は以下の記事をご覧になってください。 G検定（ジェネラリスト検定）とは？【データサイエンティストに関わる資格】 | データサイエンスコラム｜アガルートアカデミー こちらの記事では、新たに勉強を開始する方への参考となる指針を抽出すべく、Twitter上のG検定に関する投稿を分析し、最新のG検定の出題傾向を探ってみました。 Twitterのコメントから分析するG検定 - GRI …

機械学習についてちょっとした勉強といういうことで、むかし作成したYouTubeにアップロードした動画で姿勢推定を行ってみました。///////////もくじ//////////// 姿勢推定 HRNetとは 元ネタ 作業ログ 「ffprobe」でエラー ffmpeg追加インストール エラーなく実行可能 処理結果 ダンス１ ダンス２ 姿勢推定 (人間用の？)姿勢推定とは、動画、静止画から人物の関節点を推定し、そこに写る人物の「関節」を検知して、その関節にあたるジョイントと腕や足などの骨の部分にあたるボーンの状態を点と線を使って表示技術です。画像から推定した骨格が点と線で描画されています。 今回は…

こんにちは！ 最近朝起きると口が乾いております。乾燥って嫌ですね涙 さて、本日はオススメの本ということで「ディープラーニングG検定 公式テキスト」について紹介します。 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト 作者:浅川 伸一,江間 有沙,工藤 郁子,巣籠 悠輔,瀬谷 啓介,松井 孝之,松尾 豊 発売日: 2018/10/22 メディア: Kindle版 そもそも「G検定」とは一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。 ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定します(引用) …

以前の記事では、ディープラーニングを機械学習の手法の一つとして紹介しました。 従来の機械学習では、高い精度の予測モデルを構築できるためには、人間がかなりの労力をかけて、データの前加工と特徴量エンジニアリングを行う必要があることを伝えました。それに対して、ディープラーニングでは、精度の高い結果を導くために必要な情報（特徴量）をデータから自ら抽出することができて、このポイントが従来の機械学習手法との主な違いです。 この記事では、ディープラーニングで使われている機器学習アルゴリズムである「ニューラルネットワーク」を詳細に説明します。 ニューラルネットワークは、人間の脳神経系を数理モデル化したものです…

【優しいデータサイエンス・シリーズ】では、AIと機械学習の定義や枠組みについて論じました。この記事ではもう１つよく耳にする関連用語「ディープラーニング」の正しい理解をお伝えします。 以前、人工知能は、ルールベースの手法と機械学習の手法に分けることができるという話をしましたね。機械学習自体には数多くの手法があります。その一つは、ディープラーニングです。図1はAIと機械学習とディープラーニングの関係性を表しています。ディープラーニングはは機械学習の手法の一つということを理解してください。 図1：ディープラーニングは機械学習手法の一種 従来の機械学習は何が難しい？ 機械学習はデータからパターンや法則…

データサイエンスの活用があらゆる業界で加速されている今、人工知能、機械学習、ディープラーニングなどのブームワードをよく聞きます。皆さんはそれぞれの用語の正しい定義をご自身の言葉で説明できますでしょうか？ この記事は、まず人工知能にまつわる重要概念の正しい定義をお伝えし、それらの本質を理解していただきます。 人工知能の定義は難しい 人工知能はAIと略記されることが多いです。AIとは「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の頭文字をとったものです。「Artificial = 人工的な」と「Intelligence = 知能」という意味で、和訳は人工…

日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催する2020年 第3回 G検定（ジェネラリスト検定） に合格しました。どんな試験で、どんな勉強をしたのかを解説します。 G検定の概要 ディープラーニングの基礎知識やAI活用に関する知識について問われる試験です。 日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催しています。試験の概要や出題範囲など、詳細は、公式サイトに詳しく記載してあるので、そちらを参照してください 受験の動機 仕事でAIサービスを使った業務改善を行っているものの、AIの仕組み（アルゴリズムとか）についてはイマイチ知らなかったので、AIについて体系的に知識を学ぶきっかけにしようと思ったのが…

すでに3ヵ月以上前にした機械学習をはじめる宣言がやるやる詐欺になりかけていたのですが、ようやく進捗ありました。 tkd708.hatenablog.com 結局、最近ディープラーニングに手を染めた友人から伝え聞いて、有名なゼロから作るディープラーニングを一冊通してみることに。 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 | 斎藤 康毅 |本 | 通販 | Amazon ちなみにAmazonだとKindle版はおいてないのですが、オライリーから登録して電子版を購入すればKindleで読み込めます。 オライリーの電子書籍を購入する手順とKindleで…

×173 Arduino Blog » Turn your staircase into a flaircase with this LED system ×151 少ないアノテーションコストで楽してディープラーニングの性能を向上させる方法のまとめ - Qiita ×76 IchigoJam BASIC 1.5β1、USBキーボード対応 RISC-V版 IchigoJam Rβ 出荷スタート！ #KidsIT #IchigoJam / 福野泰介の一日一創 / Create every day by Taisuke Fukuno ×42 伸縮性センサーで圧力、曲げ、伸びなどを検出し「触覚」をソフ…

- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoost LightGBM CatBo…

こんな方におすすめ 機械学習でも必要な「線形基底関数モデル」の基本的な内容について知りたい。 この記事では、線形回帰モデルの基礎概念のまとめを行います。 「これから、機械学習やディープラーニングの学習をしたいから、その基本となる線形回帰モデルの理解を深めたい」という方に向けた記事になります。 前提知識 線形回帰モデル 行列 目次 目次 一言で、線形基底関数モデルとは 単変数の線形回帰モデル 多変数の線形回帰モデル 線形基底関数モデル 基底関数 参考 一言で、線形基底関数モデルとは 一般的なデータ解析のモデルの１つである線形回帰モデルを一般化して、どのような関数でも適用できるような形式 単変数の…

E資格向けの自習アウトプット 自分用メモCNN発展の歴史を抑えておく ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）:画像認識コンペ で 2012年の トロント大 ヒントン教授の率いるチームが CNN を採用したAlexNetで圧倒的な成績をのしてディープラーニングの火付け役となったと言われています 2012年以降のILSVRCの優勝アーキテクチャと有名どころ AlexNet(2012) 8層 ZFNet(2013) 8層 GoogleNet(2014) 22層：Inception Moduleで並列化、Auxiliary L…

韓国で「本物の人間とまったく同じ」と評価されていた話題となっていた韓国のAIチャットボット（自動会話プログラム）「イ・ルダ」が暴走した？ということが話題になっている。 news.livedoor.com この「イ・ルダ」は、10～20代の恋人同士による無料通話&チャットアプリの会話、約100億件を学習し、これをもとにユーザーとチャットしていたとのことだが、人種差別的な発言をし始めたとのことだ。 記事によれば、例えば、 「なんで黒人は嫌いなの？」 という質問に 「気持ち悪いじゃん。わたしは人間に見える人の方がいい」 と答えたり、 「地下鉄の妊婦専用席をどう思う？」 という質問に 「おぞましい」 …

www.bengo4.com NPO法人「ポルノ被害と性暴力を考える会」（ぱっぷす）は、圧倒的なシェアを占めるアップルとグーグルに対して、スマホの標準機能として、性的な画像を撮影させない人工知能（AI）を搭載することを要望しようとしている。 面白い、と言っては失礼なので興味深いにしておきますが実際に被害に遭われた方にとっては切実な問題ではありますね。 確かに実現できれば性被害の防止の一つとして大きな一手になると思います。 ただこの「性的な写真」と言うのが問題で本人の意図しないものがあるのと同時に合意の上で取られる写真もあります。例えば芸術的な裸婦写真やそういった趣味をお持ちの方ですね。 それ用…

将棋を指すソフトなどが手を考えるときに使うミニマックス法、αβ法について簡単に説明しましょう。ことによるとディープラーニング全盛の今、違う部分もあるかも知れませんが、大事さは変わらないと思います。 まず基礎知識として将棋ソフトの大体の仕組み。将棋ソフトは探索ルーチンと評価関数を持ち、人間の思考をシミュレーション（真似、まね）します。探索ルーチンは、この局面からはこういう手がある、別のああいう手もある、……、そしてそれぞれの手に対して相手はこういう手を指すかも、いや、こんな手を指してくるかも、……、そしてそれらの手に対してこちらはどんな手があり、……というようにゲームの進行を追跡します。次に評価…

（出典）https://papers.nips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf ・Configuration：設定 機械学習システムに必要な設定をする ・Data Collection：データ収集 機械学習するためのサンプルデータを集める ・Data Verification：データ検証 / データ照合 データの不備を検証 ・Feature Extraction：特徴抽出 機械学習に必要な特徴量の抽出 ・Machine Resource Management：マシンのリソース管理 システムを動かすサーバ…

子宮頸がんワクチンの報道でやらかしたのに、新型コロナワクチンで「医師1726人の本音「いますぐ接種」3割」って朝日新聞出版に反省はないの？ - 斗比主閲子の姑日記「自分のせいで周りに迷惑」 コロナ感染 自宅療養の女性が自殺 | 新型コロナウイルス | NHKニュース政府のワクチン調達に狂い 当面は「ファイザー頼み」 治験遅れで他社は春以降 - 毎日新聞ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2021」ベスト10発表。「オブジェクト指向UIデザイン」「Clean Agile」「思考法図鑑」など − Publickey2年費やしてSteamでリリースしたゲームは初週で10本も売れなかった |…

今回はコスト関数で得られた結果をどのように学習に使うか、について説明をします。 誤差を小さくする・・・！ いきなりですが、次の図を見てください。 赤い点のy軸の値を小さくするためには右、左どちらに移動すればよいでしょうか？勿論左ですよね。x軸を負の方向に移動すれば、y軸の値は小さくなっていきます。 しかし機械に対して、誤差を小さくしたいから負の方向に行って！は通じませんので、他の方法で指示しなくてはいけません。その際に微分を使います。 次の図を見てください。赤い点を微分したときの接線を追記してみました。この図を見てわかる通り、x軸が0より大きい場合、接線の傾きは0より大きくなります。 また、0…

深層強化学習では、メインの学習タスクに加えて、補助タスクを同時学習することで、パフォーマンスを改善するということが行われている。 [1611.05397] Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks 囲碁AIの例 囲碁AIのKataGoでは、 占領した領域 スコア が補助ターゲットとして使用されている。 チェスAIの例 チェスAIのLeela Chess Zeroでは、 残り何手で終局か(Move Left) が補助ターゲットとして使用されている。通常、補助ターゲットは、学習時のみ使用して、推論時には利用しない。 ただし、L…