ディープラーニング

これまで変化を求めていなかった企業がようやく変化に挑戦し始めている、そんな動きがあるのでしょうか。 「2000年代初めての国内投資ラッシュが訪れる可能性がある」そうです。 AI立国の勝ち目どこに 投資ブーム機に人育てよ: 日本経済新聞 東北や九州などで工場建設が相次ぎ、H形鋼の注文が1年前より10%増えている。 サプライチェーンの強化や円安などで国内の設備投資は今後数年はブームになる可能性がある。（出所：日本経済新聞） 海外に散った付加価値が国内に戻り、安定的な雇用が回復し、その流れが定着すれば、細った中間層の復活はあるのかもしれません。 (adsbygoogle = window.adsby…

前回の続きです。前回、100万局面分の教師データを使って持ち駒分離と持ち駒分離ResNet1の誤差の減り具合を比較しました。ですが、あまり違いが判らなかったため、もう100万局面分の教師データを使って、合計で200万局面分の教師データで学習を行いました。 学習を進めるにつれて持ち駒分離ResNet1の方が誤差の減り具合がよいことが確認できるようになってきました。僅かの差ですが、学習をすればするほど、誤差は縮まりにくくなっていくことを考えると、この違いは大きいとも言えます。

0. この投稿の概要 1. 論文の内容 目的 実験 実験1 実験2 実験3 2. 感想 0. この投稿の概要 動画認識の機械学習モデル、3DCNNに関する論文"Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?"を読んだので、その内容をまとめます。論文は以下のページから読めます。 arxiv.org ディープラーニング、特に2D CNNの威力を世に示したのはImageNetという大規模画像データの認識コンテストかと思います。この論文では3D CNNがそのポテンシャルを発揮するにはやはり大規模な動画のデー…

持ち駒分離モデルにResNetの層を追加します。これまでの結果でCNNだけでも通常のニューラルネットワークに比べて学習の効果が高まることを確認しました。ですが2015年にMicrosoft Researchにより提案されたResNet（Residual Network、残差ネットワーク）の考え方を適用することで学習効果はさらに向上します。あまり詳しく理解できてはいないのですが、CNNのみでは層を多数重ねた時に学習効果が得られなくなる問題が、ResNetを用いることで改善するようです。通常は残差ブロックを多数重ねて使用しますが、今回は持ち駒分離モデルに残差ブロックを1つだけ追加します。このモデル…

ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム[技術基礎] (Tech × Books plus)作者:岡野原 大輔技術評論社Amazon 機械学習、特にディープラーニングの分野はとても変化が早く、もてはやされていた技術でもすぐに使われなくなったり、逆に論文で発表された直後にすぐに話題になりあちこちで使われたりします。 そういう進歩の激しい分野では本という形では技術を伝えるのが難しいと感じます。 本書は最近の話題も盛り込みながら、その中でも評価の固まりつつある技術を最近のものも含めもりだくさんに解説しています。 本書の対象は非常に幅広く、機械学習や深層学習について一通り知っている…

0. この投稿の概要 1. 学んだこと 自動微分を実現する仕組み ユーザビリティを向上させる仕組み メモリ効率を改善する仕組み 2. 感想 0. この投稿の概要 PyTorchのようなディープラーニングのフレームワークを自作する、ゼロから作るDeep Learning3を写経して学んだことをまとめました。 ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編作者:斎藤 康毅オライリー・ジャパンAmazon フレームワークということでただ動くだけではなく、ユーザビリティやメモリ管理にも気を配っています。そこで本記事はコアとなる自動微分を実現する仕組み、ユーザビリティを向上させる仕組み、…

全結合でも王手局面を除外した教師データで学習してみました。 全結合では王手局面を除外した教師データで学習をしても勝率に大きな差は出ませんでした。持ち駒分離の方が王手の効果をより強く学習し、全結合は王手局面の効果をそれほど強くは学習しなかったともいえるかと思います。

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社会人・氷河期世代対象の公務員試験を受験する人には、安定を求めている人も少なくないでしょう。 しかし、人工知能（AI）が人類に代わって主役になる「シンギュラリティ」は2045年とも言われています。 DXも着実に進んでいるため、合格して公務員になっても「定年まで安泰」とは、ならないかもしれません。 時代はIT人材を求めており、需要過多の状況は続いていきます。 そこで今回は、公務員を取り巻く環境の変化に備えるために、また面接対策としてもオススメするAIスクールについて、書いていきます。 時代に順応できる公務員になりたいですね。 （関連記事） shop.gyosei.jp dxhakusho.co…

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データセンター向け半導体ファブレス大手3社（AMD、NVIDIA、Marvell）の業績と今後の見通しについてまとめました。 AMDは1 ~ 3月期、NVIDIAとMarvellは2 ~ 4月期業績となります。 各社動向 AMD: 買収したXilinx社のFPGA、Pensando社のDPUを活用してハイパースケールのみならずエッジデータセンターにも力を入れる NVIDIA: 買収したMellanox社のネットワーク技術とNVIDIA GPUとのシナジー図る。サーバー向けCPUに参戦 Marvell: コンピューティング、ネットワーキング、ストレージとオールマイティなデータセンタービジネス。デ…

続きです。 うまくいきそうでうまくいかない例、災害で人命救助。 「可能な限り試しているうちに、いい感じにする」の「可能な限り」が多すぎる。 教師データを作る、目的や制約条件を設定、は人間、役に立つのは何かは人間だけ。 AIに政治には、何がいいかを数理モデルにする必要がある。 人間の幸福は数値化できない。 ディープラーニングの恩恵が画像処理。 １画像１０秒が、YOLOは0.02秒。 物体検出は、複数の物体が写っている中でどれが重要か。 左上からフレームをずらしながら総当たり。 写っていそうなところに着目する方法が考案。 ソファの上はパスして猫のあたりに着目。 1枚に2000の物体と仮定、2000…

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続きです。 色や輝度、影など特徴の重要かを数値化する。 実の赤さと緑のへたのコントラストは0.2。 重みを調整する過程を学習と呼ぶ。 繰り返し学習する。 画像は特徴量の足し算で表現できる。 総和が大きければイチゴらしい。 特徴量を設計するか。 数年前は人間が職人技で、正解率を1%上げるのに1年がかり、直感で。 ディープラーニングはAIに検討させる。 組み合わせで「丸い」「放射状」などの抽象を判断。 足し算が得意なコンピューターに有利。 言語はそうではない。 「太郎は花子が好き」と、「花子は太郎が好き」では部品は一致するが意味が違う。 画像はイチゴは回転、縮小、解像度を上げ下げでもイチゴ。 膨大…

アニメ ソードアート・オンライン アリシゼーション ソードアート・オンライン アリシゼーション 『ソードアート・オンライン』とは アニメ『ソードアート・オンライン アリシゼーション』 あらすじ 人界編 「アンダーワールド」 「アンダーワールド」とは フラクトライトとFLA プロジェクト・アリシゼーション トップダウン型AIとボトムアップ型 AIには人間としての権利があるのか？ sao10th.net 『ソードアート・オンライン』とは 『ソードアート・オンライン』(Sword Art Online)は、川原礫先生によるライトノベル。 小説のイラストはabecが担当している。 公式略称は「SAO…

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AI vs. 教科書が読めない子どもたち 新井 紀子 (著) を読み始めました。 シンギュラリティ、AIが自身よりも能力の高いAIを作り出せる。 東ロボ君、AIにどこまでできて、できないことは何か。 第1次AIブーム、推論と探索、その後チェスのディープブルー。 迷路やパズルが解ける。 複雑な問題には無力なフレーム問題。 第二次AIブーム エキスパートシステム、専門的な知識に特化。 法律家は法律だけでなく常識や感情を判断。 医療診断はあいまい、数値化できない表現が難敵、しくしく痛む。 文字になっていない知識の言語化が膨大。 第三次AIブームが今。ウェブ上に大量のデータが増殖し、機械学習とその一分…

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Eテレで、ディープフェイクについての大変優れたドキュメンタリーが放送されました。オランダで製作された番組です。 「ディープフェイク 進化するAI技術の光と影」初回放送日: 2022年6月17日 近い将来、本物と見分けが付かない“ディープフェイク”映像を誰でも作れる時代が来る。実例を紹介しながら、新しい技術が私たちの社会にもたらす変化を考察していく。 人工知能で合成した精巧な映像、“ディープフェイク”。今後技術が進歩すると、顔を別人のものに差し替えて他人になりすますことも可能になる。“なりすまし”による犯罪のリスクの増加が予想されるが、規制は進んでいない。一方“ディープフェイク”を利用した心理セ…