CIFAR-100：物体カラー写真（動植物や機器、乗り物など100種類）の画像データセット：AI・機械学習のデータセット辞典 データセット「CIFAR-100」について説明。6万枚の物体カラー写真（動植物や機器、乗り物など100種類）の「画像＋ラベル」データが無料でダウンロードでき、画像認識などのディープラーニングに利用できる。Keras／tf.keras、TensorFlow、PyTorchにおける利用コードも紹介。

デューク大学の研究チームは、ぼやけて被写体が特定できない顔写真から、これまでの方法よりも精細な、極めて本物に近い画像をコンピュータで生成できるAIツール「PULSE」（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）を開発した。 研究チームは、2020年6月14～19日の会期でオンラインで開催中の2020 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）で、PULSEのプレゼンテーションを行った。 これまでの方法では、顔写真の解像度は最大8倍にしか高めることができなかった。デューク大学のチームは少数のピクセルからなる顔写真画像の解像度を最大64倍に高める方法を考案した。 研究チームを率いたデューク大学のコンピュータ科学者シンシア・ルーディン氏は「このような低解像度の画像を用いて

Microsoft、「Visual Studio Code」の「May 2020」リリースを公開：ワークベンチ、ソース管理、デバッグなどの機能が充実 Microsoftは、クロスプラットフォームエディタ「Visual Studio Code」の最新版「May 2020」リリース（バージョン1.46）を公開した。レイアウトの柔軟性やタブのピン留め、ソース管理、デバッグなどの機能が強化されている。 Microsoftは2020年6月10日（米国時間）、「Windows」「Linux」「macOS」に対応するクロスプラットフォームのエディタ「Visual Studio Code」（以下、VS Code）の最新版「May 2020」リリース（バージョン1.46）を公開した。 VS Codeのバージョン1.46では、アクセシビリティーやレイアウトの柔軟性、タブのピン留め、ソース管理、デバッグ、言語、

MicrosoftとIntel、ディープラーニングでマルウェアを分類する研究成果を発表：マルウェアバイナリを画像に変換　転移学習を利用 Microsoftの脅威保護インテリジェンスチームとIntel Labsの研究者が、ディープラーニングをマルウェア分類に応用する新しい方法を共同で研究し、成果を挙げた。 Microsoftは2020年5月8日（米国時間）、同社の脅威保護インテリジェンスチームとIntel Labsの研究者が、ディープラーニングをマルウェア分類に応用する新しい方法を共同で研究し、成果を挙げたことを明らかにした。 両社の研究者は、特に次の研究を進めてきた。 コンピュータビジョンにおけるディープラーニングの成果を静的マルウェア分類に活用 ディープラーニング手法をモデルサイズに関して最適化し、プラットフォームのハードウェア機能を活用して、ディープラーニングによるマルウェア検出アプロ

BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNN、ARIMAが来たのでおさらいBigQueryDNNxgboostAutoMLBigqueryML はじめに 日本時間2020-06-17のリリースで、BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNNが来ました。release-notes#June_16_2020 おさらいに、BigQuery MLで何ができるか再整理します。 追記: 日本時間2020-07-02のリリースで、BigQuery MLにARIMAも来ましたね。日本時間2020-06-28のリリースノートでエラーになってたのですが、リリース日がしれっと修正されてました。release-notes#July_01_2020 BigQuery MLでできること概要 BigQueryでStandard SQLを使って、機械学習モデルを

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AIの組み込み開発に勝機、映像活用増加でFPGAの受託開発が拡大：組み込み開発 インタビュー（1/2 ページ） AI活用が広がる中、機器にAI機能を組み込む「組み込みAI」への関心が高まっている。その中で、従来のFPGA開発のノウハウなどを生かし、組み込みAI開発に勝機を見いだしているのが、OKIグループで組み込みソフトウェア開発を担うOKIアイディエスである。新たに代表取締役社長に就任した清水智氏に現状と今後の取り組みについて話を聞いた。 AI（人工知能）技術の活用が広がっている。AIは学習データから推論モデルを作り出し、その推論モデルを基に結果を出力するが、その推論モデルを機器に組み込み、最適な情報処理や判断を行う「組み込みAI」に注目が集まっている。ただ、機器にAIの推論モデルを組み込む場合、何らかの機能を果たす形に落とし込むためには、もともとの機器の機能を果たす組み込みソフトウェア

R&D チームの奥村（@izariuo440）です。EfficientDet がブラウザで動いているのを見たことがなかったので、やってみました。以下はブラウザで実行中の様子1です。 結果として、EfficientDet-D0 で 256x256 の解像度の画像を TensorFlow Lite で推論させると、ネイティブで 20 FPS、WebAssembly SIMD support ありの Chrome で 7 FPS 程度の速度性能を確認できました。 Case XNNPACK XNNPACK スレッド数 FPS A OFF N/A 4 B ON 1 15 C ON 4 20 測定環境は MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015) の 2.5 GHz です。 背景と動機 周辺知識 EfficentDet EfficientDet の精度 Effici

NVIDIAの大串です。今回はDeep Learning(TensorFlow)の推論をGPUで実行する際に高速化ができるTensorFlow-TensorRTに関して記事を書かせて頂きました。 モチベーション Deep Learningモデルの推論は計算量が多いため、通常の処理に比べ時間がかかるケースが多いです。ユースケースによっては厳しい時間制約の中でDeep Learningモデルの推論結果が求められます。 このようなケースに対応するため、NVIDIAはGPUでDeep Learningモデルの推論処理を高速化できるTensorRTライブラリを開発しています。 TensorRTはTensorFlowに統合されており、TensorFlowから簡単に呼び出すことができます。これはTensorFlow-TensorRT（以下：略称TF-TRT）と呼ばれて、TensorFlowの便利な機能を

顔誤認は冤罪が怖い！ IBMに続きAmazon、マイクロソフトも捜査利用停止宣言2020.06.12 23:0010,580 satomi こちらの写真、見分ける自信ありますか？ これ、黒人の方が見ると全然別人に見えるのだけど、白人の方が見るとほぼ同一人物に見えることがあるそうなんですよ？ 人間の苦手分野はAIも苦手というわけで、IBMが8日、｢監視、人種識別、人権と自由の侵害に顔認識などのテクノロジーを使うのは断固反対！｣と米議会宛ての書簡で宣言し、顔認識技術の研究、開発、広告、販売の終了を発表したのに続き、10日にはAmazon（アマゾン）も自社の顔認識システム｢Recognition｣の捜査利用を1年禁じることを表明。Microsoft（マイクロソフト）も法が整備されるまでは警察への販売を控えることを誓いました。 アメリカで沸き起こっている警察による人種差別抗議デモを受けた動きですが

While it is well known in the Python scientific computing community, Jupyter is in fact a language-agnostic development environment. High-quality language kernels exist for the main languages of data sciences, such as Python, C++, R or Julia. But another important tool for data science is the SQL family of programming languages. Today, we announce the release of a Jupyter kernel for SQLite. This n

非常に精度の高い文章を生成できるため「あまりにも危険過ぎる」と危惧されていた言語モデル「GPT-2」の開発元である「OpenAI」が、次世代文章生成言語モデルの「GPT-3」を用いたAIモデルが利用可能になるAPIを発表しました。これにより、OpenAIのAIモデルを製品に組み込んだり、AIモデルを駆使した新しいアプリケーションを開発したりすることが可能になります。 OpenAI API https://openai.com/blog/openai-api/ OpenAI to sell its headline-grabbing text generator as an API https://thenextweb.com/neural/2020/06/11/openai-to-sell-its-headline-grabbing-text-generator-as-an-api/ Op

データ加工を無料で学べる「データサイエンス100本ノック」　データサイエンティスト協会がGitHubに公開：データサイエンスの「基礎的なデータ処理の修行場」として データサイエンティスト協会は、「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開した。データと実行環境を構築するためのスクリプト、演習問題がDockerのコンテナとして実装されており、データ加工について無料で学べる。

深層学習など現在の人工知能（AI）技術が抱える課題を解決するには、「世界モデル」の研究が重要になる――。2020年6月9日にオンラインで開催された第34回人工知能学会全国大会のセッションで、一線級の研究者が激論を交わした。テーマは「意味を理解して処理するAI」の実現に向けた、深層学習と記号推論を融合させるAI研究だ。東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授は「『世界モデル』をベースとした研究を進めるべきで、実現すればインターネットやスマートフォン以上の産業インパクトになる」と語った。 交互にブームを繰り返した「パターン認識」と「知識・記号推論」 ここ数年続く第3次AIブームでは、特に深層学習（ディープラーニング）に注目が集まっている。だが深層学習は画像や音声などのパターン認識はできる一方、パターンが示す「意味」をAIが理解しているとは言えず、社会・産業での利用に当たって課題の1つになっている

watchOS 11 is out now, with new Sleep Apnea feature

私たちの生活に、AIは欠かせない存在となってきました。近い将来、子育てまでAIに任せる時代はやってくるのでしょうか？ 3ヵ月ほどの休館を経て今月から再オープンした日本科学未来館では、10年後の未来のコミュニケーションとテクノロジーについて考える「ビジョナリープロジェクト」がおこなわれ、その成果が常設展「ビジョナリーキャンプ」として公開されています。 この企画の中で、「AIと子育て」というテーマに取り組んでいるのは、中央大学文学部心理学研究室教授の山口真美さん。 AI時代においても、子育てに「欠かしてはいけないもの」があるそうなのですが――。 AIによる子育ては可能か？ 10年後の未来は、どのような世界になっているのでしょう。 日本科学未来館の「ビジョナリープロジェクト」のなかで私は、一般応募から選ばれた大学生から26歳までの社会人女性3人と一緒に、「AIに子育てを任せられるか」というテーマ

【コミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」】講師は「自由研究室 AIRS-Lab」というWeb上のコミュニティを主宰しています。https://www.airs-lab.jp/書籍や動画講座で得た知識を実践に移し、仲間と共に成長できる場所です。ここでは、単なる情報収集を超えた、生きた学びの機会を提供します。 ...

Unreal Engine アセット アセット-Asset ZibraVDB - OpenVDB エフェクトを圧縮し20 倍削減することでリ... 2024-09-13 ZibraAIから、OpenVDB エフェクトを圧縮し、データ サイズを最大 20 倍削減することでゲーム エンジンでのリアルタイム レンダリングを可能にするソリューション「ZibraVDB」が正式リリースされたようです。 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset Cinematic Car Rig v2.0 - シミュレーション不要！Unre... 2024-09-12 MadGoat Studioによる、Unreal Engine 5向けのシネマティックカーアニメーション制作用BPシステムアセット『Cinematic Car Rig V2.0』がリリースされました！ 続きを読む

Python初心者企業の財務分析をしたいけど、なにをしたらいいのかわからないよ。。。 この記事は10分程で読むことができます！ この記事では、Python初心者でもできるように、財務諸表分析をレクチャーしていきます！ 本記事は、全8回に渡って掲載される「pythonによる財務分析‐バフェットコードを用いて完全レクチャー！」シリーズの第1回になります！ このシリーズを読むとわかることPython初心者でも、数百数千の企業の財務データを分析出来るようになる！ 最終的に重回帰分析といった機械学習的手法もマスターできる！ 重回帰分析をマスターすれば、株式投資のリターン予測を行う事が出来るようになり、プログラミングだけでなく投資のスキルも磨けます！ また、ファイナンス系以外の幅広い分野の研究機関でも、この分析手法を利用した論文も多々ある為、教養としても覚えて損はないです！ 是非、全8回を読みPyth

人工知能（AI）開発スタートアップのプリファード・ネットワークス（東京・千代田）は16日、グリーのゲーム事業子会社、WFS（東京・港）と共同で開発を始めると発表した。ゲームなどのエンタメ分野に本格進出する。AIの一種である深層学習の技術を活用し、制作作業の効率化や新たな表現の開発を進める。共同開発したアプリを2021年に商品化することを目指す。プリファードはゲームのアニ

FacebookはC++、Java、Pythonなどの高水準言語で書かれたプログラムコードを別のプログラミング言語に変換するニューラルトランスコンパイラを開発したという。このシステムは教師なし学習を採用しており、同社は従来よりもかなり効率が改善したとしている。 既存のプログラムコードを別の言語に移行するには、両方の言語について専門的な知識が必要な上、コストがかかってしまいがちだ。たとえばオーストラリアのコモンウェルス銀行はプラットフォームをCOBOLからJavaに移行するために5年の歳月と約7億5,000万米ドルを費やした。 Facebookは教師なし学習というアプローチ法に取り組み、C++、Java、Python間でソースコードを変換することができる「TransCoder」を開発した。トレーニングには280万件以上のオープンソースリポジトリからなるGitHubコーパスを使用した。Tran

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George Floydさんの死がきっかけとなり、最近のアメリカでは人種問題に関連した議論や抗議活動が盛んに行われている。 そんな中、あるデータサイエンティストが解雇される事件が起きた。 事の経緯はこんな感じだ。 彼はデータコンサルティング会社に勤務するデータサイエンティストで、民主党系の選挙キャンペーンへのかかわりで知られる人物である。 彼は最近政治学のトップジャーナルに発表された論文の内容を紹介するツイートをした。 大雑把にまとめると、この論文はマイノリティによる抗議活動がメディアの報道を通じて政治家や有権者に正の影響を与えられる (抗議活動の目的達成につながる) こと、しかし抗議活動が暴徒化した場合には逆効果になりうることを、1960～70年代の公民権運動をケースに丁寧に実証したものである。 ところが彼のツイートは人種差別的であるという批判を浴びてしまい、結果として彼は勤務していた会

ヘルスケアカンパニーのライオンは近年、デジタルを活用した新製品の開発や既存の製品開発業務の効率化に注力している。データサイエンス室はこうした社内のデジタル化の啓発に日々努めている。同部署が、製品開発部門に機械学習を導入するまでの苦労とは。 ライオンは、「次世代ヘルスケアのリーディングカンパニーへ」を経営ビジョンに、デジタル技術を積極的に利用している。その中心的な役割を担う組織の1つが、2019年1月に発足したデータサイエンス室だ。室長の黒川博史氏は、化学の研究者出身でありながら、データサイエンティストやエンジニアからなるチームを率いるデジタル化推進のリーダーである。 「データサイエンス室の目下のミッションには2つの軸がある。1つはデジタルの活用で新製品や新サービスなどの新しい価値を生み出すこと。もう1つは、既存のビジネスの効率化だ。また、ライオンではAI（人工知能）や機械学習の利用がまだ社

本記事では、AIエンジニアやAI関連のビジネスパーソン向けに、起業および新規事業立案に関するノウハウ・情報をお知らせします。 AIに特化していない新ビジネス立案関連の内容も多いのですが、ご容赦ください。 AIに関わる内容は本記事の後半部分から始まります。 本記事は、 [1] スタートアップ系での有名なアドバイスを引用掲載 [2] それに対して、私（小川）なりの私見を記載 という構成で執筆します。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ（本記事） 本記事の目次 はじめに 0. 起業や新規事業立案を学ぶうえで知っておきたい人物・組織 アイデアの見つけ方 アイデアの育て方 ユーザーインタビューの仕方 AI新ビジネス立案について MVPの作成

キモチカラ@せんアカ【カ44】 @intention_power (主に)VOICEROID動画作っています．/ VOICEROID+ex全所有．/ VOICEROID2琴葉茜・葵、ほか全所有．/ 干し芋 https://t.co/LfOjN6ja7P / steam https://t.co/BzXLoGXe9r https://t.co/iZRtQyauGT

中国で「AI幼稚園」が誕生しようとしている。上海市奉賢区教育局は「天華幼稚園」の設立を発表。「就学前教育の知能化公共サービスをテストする基地」として運営していくと明らかにした。 主な目標は、子供ひとりひとりの「パーソナライズされた成長過程」を見守り、最適化された児童教育を提供することだ。上海師範大学などの博士や研究者、海外学校の専門家が同幼稚園に常駐し、スマート教育に対応する教育者たちの育成もサポートしていく計画である。 天華幼稚園では、子供たちの心と行動を評価するためAIシステムが導入される。現場で研究を深め、全国にノウハウを普及することが最終的な目標となる。 同幼稚園には「微表情認識AI」「骨格モデリングベースの動作認識アルゴリズム」などが導入される予定だ。前者は精密かつ高速に子供たちの表情を認識することで、遊びに対する集中度や活性度など、心理変化を客観的に判断できるように設計されてい

イーロン・マスクらが共同設立したAI研究を行う非営利組織「Open AI」はテキスト生成AIモデルにアクセスできるAPIをリリースすると発表しました。 このAPIはテキストを入力するとテキストを出力するもので、汎用的なインターフェースを通して、ユーザは事実上あらゆる英語のタスクを試すことができるといいます。このAPIを介すことで、自社サービスに統合することが可能になります。 このAPIでは、与えられたパターンにマッチするように試行しながら、テキストを補完し、データを返します。また、特定のタスクの精度を向上させるために、ユーザが提供したフィードバックをもとに学習することが可能です。 このAPIは、OpenAIがリリースし話題になった「GPT-3」のモデルをさらに向上させ、また常に技術アップデートが行われているといいます。 「GPT-3」とは、人間と同程度の精度で文章生成が可能な「GPT-2」

Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more

こんにちは、メルカリでCRE (Customer Reliability Engineering) に所属している @hurutoriya です。 今回メルカリ社内での勉強会の一環として、Google が提案した機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Score のハンズオンワークショップを開催しました。 本記事では、ML Test Score の説明、ワークショップの開催方法や簡単な考察などをお話します。 今回はWFHの影響も受け Google Meet を使ったフルリモートでの開催となりました。 ワークショップの内容として、メルカリ内で実際に運用されている機械学習システムを対象に、実際にそのシステムを開発する機械学習エンジニアが ML Test Score を計算しました。 ML Test Scoreの説明 ML Test Score の目的は、定量化しづらい機械学習シス

We introduce a multi-level framework that infers 3D geometry of clothed humans at an unprecedentedly high 1k image resolution in a pixel-aligned manner, retaining the details in the original inputs without any post-processing. Recent advances in image-based 3D human shape estimation have been driven by the significant improvement in representation power afforded by deep neural networks. Although c

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 南カリフォルニア大学、Facebook Reality Labs、Facebook AI Researchによる研究チームが開発した「PIFuHD」は、1枚の人物写真から衣服を着た人体3次元モデルを高解像に再構築する深層学習フレームワークだ。指や顔の特徴、衣服のひだといった細かい情報や、見えていない箇所まで3Dで再現する。 人物の3Dモデルを忠実に作成する場合、従来は「Light Stage」と呼ばれる、全方位に多数のカメラやセンサーを配置した球形ドーム型キャプチャーシステムが用いられてきた。しかし、Light Stageは高価なため一般的に導入は難しい。そこで1枚の画像から深層学習を用い

「60分で学ぶ数理最適化」というスライドを作ってみました．60分で終わりませんでした．たぶん90-120分かかります． https://t.co/LguYWZWCb0

本講演では，数理最適化の基本的な枠組みを概観することで，数理最適化を本格的に学習するきっかけを与えることを目的にしています． このスライドでは，双対問題をはじめとする多くの重要な概念の説明を省略しています．もし，このスライドを読み終えて数理最適化を深く理解できたと感じたなら，それはたぶん気のせいです．…

ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編） Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏は、昨年米国で新会社「Launchable」を立ち上げ、日本にもその100％子会社であるLaunchable Japanを近日中に立ち上げ予定です。 Jenkinsの登場がテストやビルドの自動化を促進し、ソフトウェアの開発生産性を向上させたことは明らかでしょう。川口氏によると、Launchableは機械学習などの技術を用いてそれをさらに前進させるものだとしています。 インタビューを行った5月末の時点で、同社は米国に6人、日本に4人と10人ほどの体制で製品開発を進めています。 果たしてLaunchableはどのようなビジョンで何を実現しようとしているのか、同社共同創業者兼共同CEOの川口氏と、Laun

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一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ