高火力コンピューティング上で画像識別器を動かすと、より高速に処理できるようになります。本連載では随時その手順についてもご紹介させていただきます。 また、本記事のソースコードは、https://github.com/palloc/AI-WebService/tree/master/source1にまとまっています。 識別器を使う準備 本記事は、Ubuntu16.04、Python2.7.11を想定しています。CPU環境、GPU環境どちらでも実行できるように両方の手順を示すのでGPUはあってもなくても構いません。GPU環境を使いたいという方は、事前にこちらを参考にセットアップしてください。 Chainerのインストール 今回は機械学習フレームワークであるChainerを用いて、出来合いの画像識別器をダウンロードして使用します。 Chainerのインストール自体はとても簡単で、以下のコマンドを打
さくらインターネット 技術本部アプリケーショングループ アルバイトの伊東道明です。 ここ数年、人工知能や機械学習というワードが流行していて、興味のある方が増えてきています。 特に、機械学習の中でも深層学習(ディープラーニング)と呼ばれる技術がここ数年で爆発的に成長し、様々な大学や企業が特に力を入れています。 深層学習が利用されるようになったのは、GPUの普及による学習の超高速化が可能になったためです。しかし、性能のいいGPUは高価なため、なかなか手を出しづらい方も多いと思います。 さくらの高火力コンピューティングでは、GPUを積んだマシンを１時間単位でレンタルすることができます。１時間あたりの金額はなんとワンコイン以下です。そのため、比較的気軽に、そして簡単にGPUを使用でき、深層学習を始めたいけどリソース面で踏みとどまっていた方にはちょうど良い環境になるでしょう。 この連載では、さくらの
さくらインターネット 技術本部アプリケーション アルバイトの伊東道明です。 現在、ディープラーニングを用いた画像認識精度が人間を超えるほどの精度を出していて、とてもホットな話題となっています。画像認識とは、たくさん画像がある中で、これは○○の画像、これは○○の画像と認識することで、私たち人間はごく普通に行なっています。ですが、これをコンピュータに行わせようとすると、とても難しい問題になります。 例えば、以下の写真を見てください。 この写真は、猫の写真でしょうか？それとも犬の写真でしょうか？ 私たちは耳の形や色、毛、尻尾の形等の特徴から「猫の写真」と認識することができます。ですが、これをコンピュータに認識させるためには、自分でそれらの特徴を取ってきて、その特徴をもとに犬ではなく猫であると識別させる「識別器」が必要があります。この識別器を作るために、様々な手法が提案されてきましたが、どれも人
目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル：Deeplearning4jを使ったIrisで制限付きボルツマンマシンを起動する パラメータ及びkについて 連続的なRBM 結論及び次のステップ 定義と構造 Geoff Hintonによって開発された制限付きボルツマンマシン（RBM）は、次元削減、分類、 回帰 、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデルなどに役立ちます。（RBMなどの ニューラルネットワーク がどのように使われるか、さらに具体的な例を知りたい方は ユースケース のページをご覧ください。） 制限付きボルツマンマシンは比較的シンプルなので、ニューラルネットワークを学ぶならまずここから取り組むのがよいでしょう。以下の段落では、図と簡単な文章で、制限付きボルツマンマシンがどのように機能するのかを解説していきます。 RBMとは浅い2層のニューラルネットであり、ディープビリーフネッ
Tempus, a genomic testing and data analysis company started by Eric Lefkofsky, who previously founded Groupon, debuted on Nasdaq on Friday, rising about 15% on the opening. The company priced… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to independent lay
ひと昔前まではデザインもコードも手作業が多かったですが、最近ではさまざまなタスクに自動化が取り入れられ、効率的に進めている制作者の人も多いと思います。 そしてここ1,2年の間で、Web業界にもAIが少しずつ進化し、実用的なレベルまで達しています。 WebのUIをデザイン、そしてコードにも対応したオンラインサービスを紹介します。 有料のものが多い中、本サービスは一部制限されますが、無料で利用できます。 Huula -Web Design+AI Huulaの特徴 Huulaの使い方 Huulaの特徴 Huulaはデザインがゼロの状態から始めることもできますが、既存のWebサイトをリデザインすることもできるのが大きな特徴です。 下記のようにURLを指定し、Webページをインポートし、さまざまなデザインやコードを変更することができます。 既存のWebサイトをリデザイン さまざまなUIコンポーネント
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
Webアプリケーションにおける機械学習活用の基礎──HTML5 Conference 2016セッションレポート 中井悦司（グーグル株式会社） みなさん、こんにちは。Google Cloud Solutions Architectの中井です。 HTML5 Conference 2016では、「Webアプリケーションにおける機械学習活用の基礎」と題して、機械学習の基礎となる仕組み、そして、機械学習を利用したクライアントアプリケーションの例を紹介させていただきました。今回は、この発表の内容を振り返りたいと思います。 機械学習とディープラーニング、そして、AIの関係 機械学習そのものは古くから利用されている技術であり、過去のデータを元にして、「（まだ見たことのない）未来のデータにもあてはまる一般的なルール」を発見することがその役割となります。つまり、はじめて見るデータに対して、何らかの予測を立て
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
注目が高まる能動学習 いま機械学習の応用が猛烈な勢いで進んでいます。大勢のソフトウェアエンジニアが機械学習に取り組んでいて、機械学習への応用を狙ったクラウドサービスも登場してきました。こうした動きの中でジワジワと注目の高まっている技術が、学習効率を高める手法である「能動学習（Active Learning）」です。 ソニーコンピュータサイエンス研究所所長の北野宏明氏は、先日開かれたイベント「THE NEW CONTEXT CONFERENCE 2016」のパネルディスカッションで「能動学習は、メディアではほぼ取り上げられていないが重要だ」と指摘しました。機械学習で一大ブームになっている「深層学習（Deep Learning）」に比べると、能動学習はまだ大きな話題にはなっていませんが、今後重要性が高まってくることは間違いなさそうです。 「どのデータにラベル付けをするか」に注目する 能動学習に
Sukiyaki - Webブラウザでも動く。JavaScript製ディープラーニングの使い方、日本語情報はMOONGIFTでチェック。ディープラーニングが盛り上がっています。大量のデータを分析する際に画一的なアルゴリズムではなく、学習しながらエンジンを磨いていくことで、これまでにない精度で分析ができるようになっています。今回紹介するSukiyakiもそんなディープラーニングエンジンの一つですが、特徴としてJavaScriptで作られ、Webブラウザ上...。MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを毎日紹介
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