本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する本格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 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: 2
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
このランダムノイズのような画像を、手書きの数字（0～9）を99.8％の精度で認識できる人工知能（この場合はディープニューラルネット）に入力すると、なんと人工知能はほぼ100％の自信度で「1」と判別してしまう。 この画像は、特定のニューラルネットを「だます」目的で、AI技術開発のカラフル・ボードが作成したものだ。学習済みのニューラルネットに画像を入力し、その出力結果が「1」に近づくよう、画像に繰り返しフィードバックを与えたものである。 同社CEOの渡辺祐樹氏は「なぜニューラルネットがこのランダムな画像を『1』と認識するのか、ニューラルネットの挙動から解析することは困難」と語る。一般的なプログラムコードと異なり、ニューラルネットは大量のパラメータから構成され、人間にとって可読性の低いブラックボックスだからだ。 人工知能の判断誤りが事故を生む 人工知能は、往々にしてだまされ、勘違いし、間違った判
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
Processingで、自動絵画化してみるテクニカルスタディ。 最近だと、ディープラーニング系でやるのが流行りだけど、あえて手動アルゴで頑張るなど。流行に逆らって、素手で戦うのが美学だと思う！！ ファーストのスタディ。アインシュタイン。ドットをボコボコ置いただけともいう。いちおう画素の標準偏差などをとって、絵としての粗密を判定しながらドットを置いていく。 基礎理論ができたところで、ブラシのスタディ。とりあえずランダムな文字で配置してみた。もっとtypographyっぽくなるはずが思った通りにいかない。 セカンドのスタディ。モナ・リザの再絵画化。文字のかわりに筆パターンをテクスチャとして利用。細部がなかなかでない。 キツネの絵画化・・・筆テクスチャの大きさを絵の密度で制御する。色のゆらぎをRGBで表現すると虹色に歪む。 カラーをHSB空間に変更。だいぶいいかんじに。エッジ境界がガラスエフェク
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる Trial to make easy to use deep learned neural network 2015.06.30 Updated by Ryo Shimizu on June 30, 2015, 06:59 am JST この一ヶ月で、ディープラーニングが急激に使いやすくなってきています。 Google傘下のディープラーニング研究グループDeep Mindでインターンをしているスタンフォード大学の学生はこんな台詞をツイートしています。 「ディープラーニングに関して、新しくクールな論文が発表される速度は、それを読める速度より速い」 それこそ毎日のようにディープラーニングに関する何らかの新しい話題が出てきます。 それくらい、ディープラーニングは盛り上がっているのです。 「人工知能は人間を超えるか」を記した東京大学の松尾豊先生に
Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
2. 目次 • Deep Learning とは" – 機械学習について" – 従来の NN とのちがい" – Deep Learning のブレイクスルー" • dA (Denoising Autoencoders) をうごかす" – 数理モデルの解説" – Python で実装する前準備" – コードレビュー" – 実行結果" • RBM (Restricted Boltzmann Machines) をうごかす" – 数理モデルの解説" – 実行結果" • まとめ 4. Deep Learning とは • 入力信号からより抽象的な概念を学ぶ・特徴を抽出する 機械学習の手法の集合です " “ニューラルネットとどう違うの？”! • ニューラルネットを多層にしたんです " “従来のニューラルネットワークと何が違うの？”! • ひとつひとつのレイヤー間でパラ
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
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