[[ノート>ノート/ノート]]~

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-2017-11-18 LaTeXの [[日本語フォントのセットアップ:http://www.fugenji.org/~thomas/texlive-guide/font_setup.html]] たぶん一番complehensiveな説明。

-2017-11-18 [[【検証】双子芸人ザ・たっちはiPhone Xの顔認証を突破できるのか!?:https://www.youtube.com/watch?v=aTm4Xnl1cq4]] およそこんなケースを考えていないな。

-2017-11-18 [[呼ばれたら絶対に行きたくなるパーティを開くコツ:https://www.lifehacker.jp/2017/11/171117_the-secret-to-getting-people-to-actually-come-to-your-party.html]]

-2017-11-17 [[“感情AI”が人とマシンのやりとりをパーソナライズする:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1711/17/news011.html]] 確かにそろそろ感情を分析し始めているけれど、でもこれって感情を見つけているんだろうか?ケース分類しているだけではないのかな?それでもいいのかも?

-2017-11-16 [[「2つのAIが“独自言語”で会話」の真相--FacebookのAI研究開発者が明かす:https://japan.cnet.com/article/35110443/]] 記事中で気になる一言~
「AIは自分たちで意思や目標を生み出さない。この実験では、人間がプログラムした“AIエージェントの立場に応じた最適な合意にたどり着くこと”という目標だけを持っていた。その過程で言語が変わっていったのは目標のための最適化から生まれたものであって、人間に何かを隠すような意図をもったというのは、全くクレイジーな狂言だといえる」~
~
意思や目標を生み出し始める境界って本当に無いのだろうか? 今の研究と本当に不連続なのだろうか? 過去の経験の(新しい)組合せは機械にも作れるだろうし、過去の経験から何かを取出して(抽象化?)それを別の経験に注入することもできるかも知れない。(抽象化の部分はまだ難しそうだけれど。)

-2017-11-15 [[Twitterがより自由にデータにアクセス可能となる開発者向けプレミアムAPIをリリース:http://gigazine.net/news/20171115-twitter-premium-api/]]

-2017-11-14 これかわいい [[Introducing SpotMini:https://www.youtube.com/watch?v=tf7IEVTDjng]]

-2017-11-14 [[スパコンでPEZYが巻き返し、省エネで上位独占、性能で世界4位:http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/122200045/111300246/]] 記事に曰く~
 その中で目を引くのが、日本のベンチャー企業PEZY Computingと、そのグループ企業が開発するスパコンの躍進ぶりだ。PEZYグループが開発を手掛け、海洋研究開発機構(JAMSTEC)横浜研究所設置された「Gyoukou(暁光)」がTOP500の4位につけた。Rmaxは19.14PFLOPSと、3位のPiz Daintの19.59PFLOPSと僅差だった。~
~
 今回のGreen500に入ったPEZYグループのスパコンは、いずれもアクセラレーターに独自の「PEZY-SC2」を使い、「ZettaScaler-2.2」と呼ぶシステムアーキテクチャーを採る。4つのうちGyoukouの電力効率が若干劣るのは、システム全体の性能の向上を優先してプロセッサーを高めの電圧で駆動したためという。なお、ZettaScalerはPEZYグループの1社、ExaScaler社が開発している。

 PEZY-SC2はメニーコアのMIMD(Multiple Instruction, Multiple Data)プロセッサーで、1チップに2048の演算コアを備える。Gyoukouの性能計測では、そのうち1984のコアを使い、合計1万の同プロセッサーを利用した。1ノードは8つのPEZY-SC2と米Intel社の「Xeon D」1つから成り、Xeon Dが16コアを備えるため、システム全体のコア数は1986万コア(=1984×1万+16×1250)に達する。約2000万にも及ぶコア数は今回のTOP500の中でも異例の多さで、首位のSunway TaihuLightの1064万9600コアをも大きく上回る。「これまでのTOP500で達成された最も高い並列度のレベル」(TOP500の発表資料)という。

-2017-11-14 [[Siri登場に至る30年の歴史を振り返る(前篇):http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/101200142/00010/]]~
  [[Siriの成功は「対話をしない対話システム」にあり(後編):http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/101200142/00011/]]
 
-2017-11-13 [[無料でインストール&登録不要で使えるPC遠隔操作ツール「TrustViewer」を使ってみたレビュー:https://gigazine.net/amp/20171112-trustviewer]] 記事に曰く~
「TrustViewer」は、無料で利用でき、インストールや登録などの面倒な作業も不要な遠隔操作ツールです。実際に2台のPCを使ってどれほど簡単に遠隔操作できるのかを試してみました。

-2017-11-10 [[Deep Learning の次は、TDA 「トポロジカル・データ・アナリシス」 (Topological data analysis) が来る ? 〜 その概要と、R言語 / Python言語 実装ライブラリ をちらっと調べてみた:https://qiita.com/HirofumiYashima/items/b07483af7ef31c30dacc]] なんだか面白そう。

-2017-11-10 Python統計
--[[Pythonで統計のお勉強:いろんな分布を眺めてみる:https://qiita.com/tibigame/items/fa746573fbaf4666bc33]]
--[[9.7. statistics — 数理統計関数:https://docs.python.jp/3/library/statistics.html]]
--[[クロス集計とカイ二乗検定:クロス集計とカイ二乗検定]] 離散値のクロス集計の検定
--[[ハンバーガー統計学にようこそ!:http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/index.html]] 入門サイト
--[[カイ二乗検定:https://openbook4.me/projects/183/sections/1437#%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%A4%9C%E5%AE%9A]] 帰無仮説が正しいときの検定統計量の分布がカイ二乗分布であるような検定をカイ二乗検定という。 代表的なのは、適合度検定と、独立度検定である。
--[[データサイエンスをPythonで試す(1_検定):http://esu-ko.hatenablog.com/entry/2016/03/07/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92Python%E3%81%A7%E8%A9%A6%E3%81%99%281%3A%E6%A4%9C%E5%AE%9A%29]]
--[[カイ二乗検定:https://stats.biopapyrus.jp/stats/chisqtest.html]] カイ二乗検定は、観測データの分布が理論値の分布に従うかどうかを検定する手法である。例えば、サイコロを60回ふったとき、各目が出る回数は次のようになったとき、理論値の分布に従うかどうかを検定する。
--[[統計: ピアソンのカイ二乗検定で標本が理論分布と適合しているか調べる:http://blog.amedama.jp/entry/2016/11/20/173932]] 例えば、ある六面ダイス (サイコロ) に歪みがないことを調べたいとする。 もしサイコロに歪みが無いなら、出る目の理論的な度数分布はどれも 1616 となるはず。 しかし、サイコロの出る目は無限母集団なので、実際にすべてのパターンを試して確認することができない。 つまり、全数調査は不可能ということ。 そのため、歪みがあるか否かは実際に何度かそのサイコロを振った有限な結果から推測する必要がある。 これはつまり、標本から母集団の分布を調べる推測統計になる。~
上記のようなシチュエーションでは、今回紹介するピアソンのカイ二乗検定という方法が使える。 ピアソンのカイ二乗検定で適合度を調べると、実際に振ってみた結果から母集団が理論分布となっているか否かが判断できる。 この検定はノンパラメトリックなので、特定の分布の仕方には依存しないところが便利に使える。
--[[scipy.stats.chisquare:https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.19.0/reference/generated/scipy.stats.chisquare.html]]
--[[Chi-Square Procedures for the Analysis of Categorical Frequency Data:http://vassarstats.net/textbook/ch8pt1.html]] 教科書みたい。
--[[Pythonによるピアソンのカイ2乗検定 (適合性の検定):http://www.m-sugaya.jp/python/chi_square_test_2.html]]
--[[Pythonによるピアソンのカイ2乗検定 (独立性の検定):http://www.m-sugaya.jp/python/chi_square_test.html]]

--[[効果量・検定力・サンプルサイズ:http://sc1.cc.kochi-u.ac.jp/~murakami/cgi-bin/FSW/fswiki.cgi?page=%B8%FA%B2%CC%CE%CC%A1%A6%B8%A1%C4%EA%CE%CF%A1%A6%A5%B5%A5%F3%A5%D7%A5%EB%A5%B5%A5%A4%A5%BA]]
--[[効果量と検定力分析入門:http://www.mizumot.com/method/mizumoto-takeuchi.pdf]]
--[[効果量(effect size)のはなし:http://tjo.hatenablog.com/entry/2014/02/24/192655]]
--[[効果量,Cohen's d,検出力,検出限界:https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/effectsize.html]]

--[[検定と区間推定:https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/tests_and_CI.html]] 奥村先生
--[[検定と推定の関係:http://www.weblio.jp/content/%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E3%81%A8%E6%8E%A8%E5%AE%9A%E3%81%AE%E9%96%A2%E4%BF%82]]
--[[3. 検定と推定の考え方:http://lab.sdm.keio.ac.jp/ogi/shibaura/ed3-1011.pdf]]
--[[統計的区間推定:https://www.monodukuri.com/gihou/article/648]]

--[[【 Python で 時系列分析 】どちらが原因で、どちらが結果 か ? を 統計学的 に 検証したいとき は、「Grangerの因果性テスト」が 使える:https://qiita.com/HirofumiYashima/items/92588b661353b0e1aa5e]] Python の statsmodels.stattools の下に、grangercausalitytests( )メソッドがあります。

-2017-11-10 [[MBAに代わる選択肢に?バルセロナに誕生した次世代を見据えた私立大学:https://japan.cnet.com/article/35109742/]] 学歴ではなくて実質が欲しいとすれば、こういう選択肢はいいかも知れない。

-2017-11-10 Python web Framework
--[[Python Web Framework Django:https://www.djangoproject.com/]] ユーザ認証も含む
--[[【2017年版】Pythonのフレームワーク比較と今後の需要:https://furien.jp/columns/179/]]
--[[PythonのWebフレームワーク4種比較:https://qiita.com/Morio/items/8db3c9b3ba7f2c71ef27]]

-2017-11-10 VPN
--提供される接続用サーバに依存? [[Hamachi:https://www.vpn.net/]]
--自前サーバを置くために固定IP必要? [[SoftEther PacketiX VPN 4.0:http://www.softether.jp/1-product/11-vpn]]
--動的DNSでは? [[ドメイン取得からDDNS設定まで:https://qiita.com/mizuki_takahashi/items/b0c5adebea48b9f2f7a6]] ドメインを取らなければならない?


-2017-11-09 個人情報保護法関連
--[[個人情報保護法の基本:https://www.ppc.go.jp/files/pdf/28_setsumeikai_siryou.pdf]]
--[[改正個人情報保護法の基本:https://www.ppc.go.jp/files/pdf/1706_kihon.pdf]]
--[[改正個人情報保護法について:http://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/suishin/meeting/wg/toushi/20161121/161121toushi03.pdf]]
--[[学内情報をIR業務に有効活用するための山形大学の取組について:http://iir.ibaraki.ac.jp/jcache/documents/2015/ir1016/h27-1016_yamagata-u.pdf]] 2015-10
--[[国立大学法人山形大学IRシステムマネジメント規程:https://www.yamagata-u.ac.jp/reiki/reiki_int/reiki_honbun/w679RG00000122.html]]
--[[国立大学法人山形大学IR情報データベースに係る情報保護管理規程:https://www.yamagata-u.ac.jp/reiki/reiki_int/reiki_honbun/w679RG00000123.html]]
--[[国立大学法人山形大学個人情報保護規程:https://www.yamagata-u.ac.jp/reiki/reiki_int/reiki_honbun/w679RG00000117.html]]
--[[国立大学法人山形大学保有個人情報管理細則:https://www.yamagata-u.ac.jp/reiki/reiki_int/reiki_honbun/w679RG00000121.html]]

-2017-11-09 個人情報DBについて、個人を特定できる名前とか社員番号とかを、パスワード暗号化で使うHASHで一方向変換してしまえばいい、というアイデアについて。~
最近は良いHASH関数+salt+多数回ハッシュがよいとされているらしい。全部やってくれるらしいのがBCryptだとか。
^^[[パスワード保存方法の過去と現在そして未来:http://kengos.jp/2015/09/13/password.html]]
--[[BCryptのすすめ:https://qiita.com/ponkotuy/items/1a703b866ddf5c9fe80c]]
--[[Pythonでbcryptを使ってパスワードをゆっくりハッシュ化:https://qiita.com/matsulib/items/2bcf59c2b2cb5eb5c5c4]]~
なのだが、ここで疑問。~
個人情報DBの場合、個人を特定できる名前や何たらをHASHすればいいかと思いきや、逆に戻したい場合があることに気づいた。使い方によるけれど、個人情報DBで何か処理(たとえば統計処理)をして、出力が統計結果だけならこれでいいのだが、個人を特定した出力が得たいとき(「この人は範囲外だから注意しよう」とか言いたい)は一方向HASHでは戻せないからたぶんダメ(ランダムなsaltがあると名前からの全検索も組合せ的に死ぬ!わざとそうしたので当たり前だ!)。となると、素直に暗号化かねぇ。

-2017-11-09 ということで、Pythonで暗号化 ⇒ PyCrypt。 ところで、公開鍵(RSA?)vs共通鍵(AES?)?公開鍵である必要はなさそうかも。
--[[暗号化ライブラリ PYCRYPTO:http://kamatari.github.io/2016/04/23/what-is-pycrypto/]]
--[[Pythonで暗号化と復号化:https://qiita.com/teitei_tk/items/0b8bae99a8700452b718]]
--[[Python - pycryptoメモ:https://dekirukigasuru.com/blog/2017/03/04/python-pycrypto/]]
--[[Python で暗号化まわりをするときは pycrypto よりも pycryptodome をつかう:http://castaneai.hatenablog.com/entry/2017/09/15/120008]] 2017-03-23 (確かにpycryptoは2013年からアップデートされていないみたい。それを〜domeが継いでアップデートしているように見える。)

-2017-11-08 [[「教育困難大学」で大暴れする不良学生の実態 学ぶスキルも意欲もないのに入学できる現実 朝比奈 なを :教育ライター:http://toyokeizai.net/articles/-/195668]]

-2017-11-08 [[日高屋が家賃の高い駅前で390円ラーメンを売ることができる理由:http://diamond.jp/articles/-/148545]] こういう隙間探しってAIに乗るんかな?

-2017-11-07 [[人間に近い音声で読み上げるAIアナウンサー「荒木 ゆい」--Specteeが開発:https://japan.cnet.com/article/35109916/]]

-2017-11-07 [[機械学習で注目のPythonを学ぶVisual Studioで始めるPythonプログラミング入門:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1710/26/news004.html]]

-2017-11-06 [[TensorFlow×マリオカートでキノコカップ優勝も可能なリカレントニューラルネットワーク「MariFlow」を開発:http://gigazine.net/news/20171106-mariflow-mario-kart-neural-network/]]

-2017-11-06 [[音声認識モデルの主役が交代へ、HMMからDNNへ:http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/101200142/00005/]]

-2017-11-02 [[「AlphaGo Zero」の衝撃と強化学習の進化:http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/070800054/110100033/]]


-2017/11/02 [[Pythonの画像描画ライブラリ「Matplotlib」の、機械学習で使われる典型的なグラフ機能:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1711/02/news015.html]]

-2017-10-31 [[機械学習やビッグデータを扱うデータサイエンティストの年収や使用言語などを赤裸々にするデータ:http://gigazine.net/news/20171031-data-science-machine-learning/]]

-2017-10-31 [[「ムーアの法則はもう限界」とiPhoneにチップを提供する半導体大手TSMCの会長が発言:http://gigazine.net/news/20171031-tsmc-say-moores-low-invalidity/]]

-2017-10-30 [[AIが自動生成する「セレブっぽい写真」が実在するセレブっぽ過ぎて見分けがつかないレベル:http://gigazine.net/news/20171030-progressive-growing-gans/]] 記事に曰く~
NVIDIAの研究グループが機械学習の手法のひとつである「教師なし学習」で使用されるAIアルゴリズム「GANs」を用いた画像の自動生成を行っており、ホンモノの写真と見分けがつかないレベルのハイクオリティな画像が生成できることを示しています。

-2017-10-28 [[AIを駆使する最先端で高収入な「データサイエンティスト」になるためには?ホンモノのデータサイエンティスト・齊藤秀氏に根掘り葉掘り聞いてみた:http://gigazine.net/news/20171028-udemy-data-science/]]

-2017-10-27 [[みんなで作るタイムマシン 1964年の渋谷の街並みをVRで再現するプロジェクト:https://1964tokyo-vr.org/]]

-2017-10-27 [[「CRISPR」をもとに遺伝子編集を進歩させる2件の研究成果がほぼ同時に発表される:http://gigazine.net/news/20171026-dna-base-editing/]]

-2017-10-26 [[機械学習で注目のPythonを学ぶVisual Studioで始めるPythonプログラミング入門:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1710/26/news004.html]]

-2017-10-23 [[中国語の学習には繁体字も簡体字も欠かすことができない:http://gigazine.net/news/20171022-chinese-traditional-simplified-characters/]]

-2017-10-21 [[人間VSコンピュータオセロ 衝撃の6戦全敗から20年、元世界チャンピオン村上健さんに聞いた「負けた後に見えてきたもの」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1710/06/news013.html]]

-2017-10-20 [[Pygameのドキュメントページの日本語訳:http://westplain.sakuraweb.com/translate/pygame/]]

-2017-10-20 [[PySDL2:http://pysdl2.readthedocs.io/en/latest/index.html]] というのもあるみたい。

-2017-10-20 [[映画制作におけるPython:http://postd.cc/python-for-feature-film/]] Python for Maya というのがあるみたい。かなり生産性に貢献しているとか。

-2017-10-20 (必要ならBlenderで3D)⇒ png or gif ⇒ pillow + matplotlib で animation
? 
-2017-10-20 [[「公立小で使いやすく」、DeNAがプログラミング学習アプリを無料提供:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/101902471/]]

-2017-10-19 [[新聞社説の分析でわかった「民進党がデマの標的になる理由」:http://gendai.ismedia.jp/articles/-/53231]] 記事に曰く(ところどころ抽出)~
そこで今回は、拙稿「『稲田朋美』とは何だったのか?もてはやされた『保守政治家』の凋落」(http://gendai.ismedia.jp/articles/-/52947)で用いたテキストマイニングを使って、読売新聞と朝日新聞の2紙の社説を分析してみたいと思います。~
これらの社説に対して分析を行います。形態素解析には辞書をカスタマイズしていない「MeCab」を使い、分析にはフリーのテキストマイニングソフト「KH Coder」を使いました。~
まず分析の対象とする単語を選別。前回と同様に、主要な単語を多次元尺度構成法と呼ばれる方法でカテゴリーに分類します。~
これらの単語からコーディングを作り、各時期ごとの文単位での使用率を示したのが次の図と表です。~
社説の全体的な傾向をつかむため、階層的クラスター分析を用いて、社説を4つのクラスターに分けてみました。それぞれのクラスターごとの特徴を示します。~
(以下略)~
何とこんな手法を使えるのね、と思いました。

-2017-10-19 [[棋譜学ばず「独学3日」、最強の囲碁AI誕生:http://www.yomiuri.co.jp/science/20171019-OYT1T50001.html]]~
     [[世界最強の碁プログラム・AlphaGoの新バージョン「AlphaGo Zero」はもう自力で強くなれるレベルに到達:http://gigazine.net/news/20171020-alphago-zero/]]~
     [[Mastering the game of Go without human knowledge | Nature:https://www.nature.com/articles/nature24270.epdf]]~
     [[AlphaGo Zero: Learning from scratch:https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/]]

-2017-10-16 [[WinPythonで簡単導入:http://python4study.9isnine.com/setup2]]

-2017-10-15 [[データ拡張による感情分析のアスペクト推定:http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/pdf_dir/P10-4.pdf]] 松本裕治先生のチーム

-2017-10-15 最近の文章生成
--[[SeqGANを用いてテキスト(小説のあらすじ)の生成をする:https://qiita.com/knok/items/5e079420f05ddfc1ae75]]
--[[Generating Sentences from a Continuous Space:https://arxiv.org/abs/1511.06349]]
--[[Generative Junji:https://www.slideshare.net/ohtaman/generative-junji]]
--[[【Chainer】畳み込みニューラルネットワークによる文書分類:https://qiita.com/ichiroex/items/f225f6d8eceb6796cc7e]]
--[[【テキスト分類】Convolutional Neural Networks for Sentence ClassificationをChainerで実装してみた:https://qiita.com/ichiroex/items/7ff1cff3840520cf2410]]
--[[自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル:https://qiita.com/Hironsan/items/63d255fd038acbcdf95b]]
-- 
--[[今更ながらchainerでSeq2Seq(1):https://qiita.com/Hironsan/items/63d255fd038acbcdf95b]]
--[[今更ながらchainerでSeq2Seq(2)〜Attention Model編〜:https://qiita.com/kenchin110100/items/eb70d69d1d65fb451b67]]
--[[Chainerでシンプルな熊本弁翻訳:https://qiita.com/_329_/items/1d5de7b8213b112a3df7]]
--[[Chainerを用いた対話システムの実装【seq2seq】:https://qiita.com/takumi_TKHS/items/54d6551c97ef84c4d141]]
-- 
--[[Variational Autoencoder徹底解説:https://qiita.com/kenmatsu4/items/b029d697e9995d93aa24]]
--[[Chainerで畳み込みのAutoencoderを実装した:http://ytbilly3636.hateblo.jp/entry/2017/04/29/214340]] <<<
--[[TensorFlow で CNN AutoEncoder – MNIST –:http://tensorflow.classcat.com/2017/02/01/tensorflow-convolutional-autoencoder-mnist/]]
--[[自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル:https://qiita.com/Hironsan/items/63d255fd038acbcdf95b]] サーベイページ

-2017-10-12 [[電源Wi-Fi完備、30分50円から利用可能 ―― 会議室シェアの「スペイシー」が席単位のスペースシェアを開始:http://jp.techcrunch.com/2017/10/12/spacee-workspace/]] ノマドも住みやすくなる? それよりぬれ落ち葉用か?

-2017-10-12 [[AIスピーカー自作キット「AIY Projects Voice Kit」11月に3000円で国内販売、別途ラズパイが必要:http://japanese.engadget.com/2017/10/12/ai-aiy-projects-voice-kit-11-3000/]] 結構面白そう。


-2017-10-12 
--++[[Pythonでデータ分析入門のための本・参考書を独学した僕がまとめてみた:http://gakuseibiz.com/?p=905]]
--[[Python(とSciPy)で簡単な統計的仮説検定:http://marui.hatenablog.com/entry/2017/03/28/114953]]
--[[3.1. Python での統計:http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/packages/statistics/index.html]]
--[[【 Python 】統計検定 手法別 使えるPythonモジュールの整理まとめ (時系列解析モデル編):https://qiita.com/HirofumiYashima/items/a6a81b7c36d2b034938e]]
--[[仮説検定と確率分布:https://qiita.com/ynakayama/items/e41f592ad7fe02f23c1c]]
--奥村先生 [[検定と区間推定:https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/tests_and_CI.html]]

-2017-10-11 [[Intelが17キュービットの量子コンピューター向け超伝導チップのプロトタイプを製造:http://gigazine.net/amp/20171011-intel-17-qubit-superconducting-chip]]

-2017-10-11 [[「ねえGoogle、Google Homeは使いものになる?」実際に触って実力をチェック:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1710/11/news034.html]] 質問応答システムは深いなぁ。

-2017-10-10 [AI最前線 Preferred Networks岡野原氏によるAI解説:http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/00144/]] おもしろいです。

-2017-10-07 [[VPython:http://vpython.org/]]

-2017-10-07 [[Pygame:http://www.pygame.org]]
--[[Program Arcade Games With Python And Pygame:http://programarcadegames.com/]]
--[[Pygame ドキュメント翻訳:http://www.unixuser.org/~euske/doc/index.html#pygame]]


-2017-10-06 [[Amazonの閲覧履歴を簡単に消す方法:https://www.lifehacker.jp/2017/10/171006-how-to-clear-your-amazon-browsing-history.html]] 知らなかった。

-2017-10-06 [[ディープラーニングで人間のような自然な音声を話す「WaveNet」がGoogleアシスタント搭載の新ハードウェアに搭載:http://gigazine.net/amp/20171005-wavenet-launch-in-google-assistant]]

-2017-10-05 [[勉強を始める前に「戦略を立てること」がパフォーマンスを左右する:http://gigazine.net/news/20171005-15-minute-study-hack/]]  記事に曰く~
実験では、クラスの半数の生徒たちに15分で行えるアンケート調査が配られました。この調査では、まず、生徒たちにこれから受けるテストでどのような成績を出したいかと、求める成績を得ることがどれほど自分にとって重要なのかを考えさせました。~
次に、「テストではどのような問題が出されそうか」ということ、そして講義ノート・テストの実践的な問題・テキストを読むこと・講師の業務時間・ディスカッション・家庭教師など、15のリソースのうちいずれが勉強に使えそうかを考えさせます。このとき、リソースを選んだ理由と、どのようにリソースを使うのかも答えさせた上で、効率的な勉強プランを立てさせたとのこと。

-2017-10-04 [[ディープラーニングで「うまい棒」と「都こんぶ」を仕分けるマシン 20万回の訓練でつかむ位置まで正確に学習:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1710/03/news089.html]]

-2017-10-03 [[日立製作所(日立)は、答えられなかった質問を職員に確認して自発的に“成長”する「音声対話AI技術」を開発した。:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1709/29/news060.html]]~
<できなかった>ということがあからさまに分かる枠組みなので、同時に学習することができるのですね。

-2017-10-02 [[学校の勉強を手伝ってくれるアプリケーション:http://jp.techcrunch.com/2017/10/01/20170930apps-for-helping-with-homework/]]

-2017-09-28 [[AIにパスワードを推測させることでパスワード突破が容易になる可能性:http://gigazine.net/news/20170928-artificial-intelligence-password/]] 記事に曰く~
研究者らは「generator」と「discriminator」という2つのニューラルネットワークを用いるGenerative Adversarial Networks(GAN)を使用。GANにおいて、generatorは訓練データと似た人工的な画像を生成し、discriminatorは画像が訓練データなのかgeneratorが生成した画像なのかを識別します。これが繰り替えされることで、generatorはより訓練データに近い画像が作れるようになるわけです。~
ってGANはうちの研究対象だったよねぇ、T君。


-2017-09-27 [[Microsoft、「量子コンピュータ」向けプログラミング言語とシミュレーターを公開:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1709/27/news062.html]]

-2017-09-27 [[低解像度画像からでも高解像度画像を生成できる「PixelNN」:http://gigazine.net/news/20170926-pixelnn/]]~
      低解像度の画像・写真を、画素補間法の1つ・ニアレストネイバー法とニューラルネットワークの活用で、高解像度で「再現」する~
      [[PixelNN: Example-based Image Synthesis(PDFファイル):https://arxiv.org/pdf/1708.05349.pdf]]

-2017-026 (自分メモ)
--[[Py2appとTkinterでネイティブっぽいGUIアプリを作る:http://qiita.com/deko2369/items/3de11415a073e0555d7c]]
--[[py2app - Create standalone Mac OS X applications with Python:https://py2app.readthedocs.io/en/latest/]] (ホームページ)
--[[pythonCUIアプリケーションをmac用のappにする:http://qiita.com/musubi05/items/266703a1c9d57e14f897]]

-2017-09-26 [[ディープラーニングと機械学習の技術要件:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1709/26/news026.html]]

-2017-09-25 [[初値2.3倍に、トヨタも出資 AI開発パークシャ社長の軌跡:https://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ22HI4_S7A920C1000000/]] こんな履歴で起業しているという参考に。


-2017-09-25 [[会議を録画できるミーティングアプリは最大100人参加可能:https://www.lifehacker.jp/2017/09/170925-lht-zoom.html]]


-2017-09-24 [[PocketBeagle:http://beagleboard.org/pocket]]  PocketBeagle is an ultra-tiny-yet-complete open-source USB-key-fob computer.

-2017-09-22 
--[[統計学入門:http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat0001.html]]
--[[標本分散の誤差の評価:http://www.crl.nitech.ac.jp/~ida/research/memo/SampleVariance/sample_variance.pdf]]

-2017-09-22 [[Intel、「Intel Nervana DevCloud」を機械学習、Deep Learning向けに無料提供:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1709/21/news040.html]]

-2017-09-21 
--[[Awesome Recurrent Neural Networks:https://github.com/kjw0612/awesome-rnn]]
--[[Toward Controlled Generation of Text:https://arxiv.org/pdf/1703.00955.pdf]]


-2017-09-21 [[富士通研究所、AIの推定の根拠を説明できる技術を開発:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/092002288/]]

-2017-09-21 [[PFNが「民間で国内最大級」のスパコンを稼働、深層学習の研究開発を加速:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/092002283/]]

-2017-09-16 [[失敗してもへこたれず成功するまで諦めない大切さがわかるSpaceXのロケット着陸失敗まとめムービー:http://gigazine.net/news/20170915-spacex-landing-rocket-movie/]] まったくその通り。

-2017-09-13 [[Tkinter(tkFileDialog) を使ってファイルを開くダイアログを使ってみる。:http://d.hatena.ne.jp/Cassiopeia/20070819/1187479725]]  結論からすると、tcl/tkとTkinterのインストールがOSによっては不安定(履歴依存・環境依存があるみたい)。

-2017-09-13 標本の分散の分散?
--[[http://www.crl.nitech.ac.jp/~ida/research/memo/SampleVariance/sample_variance.pdf]]
--[[https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q11163556211]]
--[[https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14156667284]]

-2017-09012  こういう時代?
--[[UNIX/Linuxとスクリプト言語 - Python入門:http://togotv.dbcls.jp/ajacs2015037.html]]
--[[2015-11-10 【NGSハンズオン2015】UNIX/Linuxとスクリプト言語 - Python入門:http://togotv.dbcls.jp/20151110.html]]

-2017-09-12 [[PythonはFPGAアクセラレーションの裾野を広げるか:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1709/12/news022.html]] FPGAのデザインをPythonを変換(?)することで容易化し、FPGAによる高速化の恩恵を容易に得られるようにしよう、という話に聞こえる。面白いかも。

-2017-09-10 不偏分散の(n-1)で割る説明(自由度との関係) [[(おまけ) イラストでわかる自由度と不偏分散:http://home.a02.itscom.net/coffee/tako08Annex2.html]]

-2017-09-09 [[PyTorchとCaffe2両モデル間の変換ツールをFacebookとMicrosoftが共作、機械学習商用化のスピードアップ:http://jp.techcrunch.com/2017/09/08/20170907facebook-and-microsoft-collaborate-to-simplify-conversions-from-pytorch-to-caffe2/]]

-2017-09-02 [[より高い品質の翻訳を実現するGoogleの「Transformer」がRNNやCNNをしのぐレベルに:http://gigazine.net/news/20170901-transformer-neural-network-language-understanding/]]  記事に曰く~
ニューラルネットワークの中でもリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、言語モデリングや機械翻訳、質疑応答といった言語理解タスクに対する主要なアプローチ方法と見なされています。そんな中、GoogleがRNNよりも言語理解タスクに秀でた新しいニューラルネットワークアーキテクチャ「Transformer」を開発しています。

-2017-08-30 [[自撮りで膵臓がんを発見するアプリBiliScreen発表。目の色で手軽にビリルビン値を測定:http://japanese.engadget.com/2017/08/29/biliscreen/]]

-2017-08-29[[なぜ「タモリの生き方」は憧れの的なのか:http://president.jp/articles/-/22948]]

-2017-08-26 [[Googleが膨大な数の「ヘタクソな絵」を公開した、AI研究者にとっては面白いネタの宝庫だ:http://jp.techcrunch.com/2017/08/26/20170825google-releases-millions-of-bad-drawings-for-you-and-your-ai-to-paw-through/]]

-2017-08-24 [[Microsoftの音声認識技術、「テープ起こしのプロ」の精度に 研究チームが発表:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1708/23/news056.html]]

-2017-08-23 [[テキストエディタ「vi」の開発に使われた端末「ADM3A」には現代のキーボードにはない「HERE IS」というキーがあった:http://gigazine.net/news/20170822-here-is-key/]]

-2017-08-20 python/matplotlibでgifアニメ
--[[Pythonのmatplotlibでgifアニメを作成する:http://own-search-and-study.xyz/2017/05/18/python%E3%81%AEmatplotlib%E3%81%A7gif%E3%82%A2%E3%83%8B%E3%83%A1%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B/]]
--[[matplotlibで簡単にアニメーションをつくる(mp4, gif):http://qiita.com/msrks/items/e264872efa062c7d6955]]
--[[【Python】matplotlibでグラフのgifアニメを作成:http://kiito.hatenablog.com/entry/2013/11/27/233507]]

-2017-08-18 [[Visual Studio 2017におけるPythonサポート:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1708/18/news028.html]] 曰く~
Visual Studio 2017(以下、VS 2017)でインストーラーの方式が変更されたことで、VS 2017でのPythonサポート機能は、従来のPython Tools for Visual Studioという形式ではなく、VS 2017の「ワークロード」という形でインストールされるようになった。本稿では、そのインストール方法とVS 2017のIDEとPythonがどのような形で統合されているかを見ていく。

-2017-08-15 [[「これだけ」はやっておこう──「WordPress実行環境とアプリ開発環境」のセキュリティ対策マニュアル:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1708/15/news007.html]]

-2017-08-14 忘れないように 〜 大数の法則 
--[[5 大数の法則:http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/taisuu/taisuu.htm]]
--[[ウィキペディア大数の法則:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87]]
--[[第12講:大数の法則・中心極限定理:http://www.math.s.chiba-u.ac.jp/~wang/teaching/b112.pdf]]


-2017-08-14 [[美少女キャラクターを人工知能が自動生成してくれる「MakeGirls.moe」:http://gigazine.net/news/20170814-make-girls-moe/]]

-2017-08-14 [[2017年プログラミング言語別平均年収ランキング、1位は「Scala」 平均626万円:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1708/14/news036.html]] Pythonは第2位で601万円。

-2017-08-13 [[「ジャグリング」ができるようになる、超簡単な練習法:https://www.lifehacker.jp/2017/08/170813_how_to_juggle.html]] こんなこと考えたこともなかったが、確かにそうだ!

-2017-08-11 [[無償の「Docker for Windows」で手軽にLinuxコンテナを利用する:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/01/news053.html]]

-2017-08-06 [[独習Python入門:http://shinyorke.hatenablog.com/entry/2016/08/05/224825]] 技術評論社 (2016/8/5)

-2017-08-06 [[カプコン、津田沼にVR施設を8月10日に開設--モンハンコラボ仕様のVRコンテンツも:カプコン、津田沼にVR施設を8月10日に開設--モンハンコラボ仕様のVRコンテンツも]]

-2017-08-05 [[ランチタイムに屋外でも屋内でもできるベンチを使ったワークアウト:https://www.lifehacker.jp/2017/08/170805_blast-through-a-circuit-workout-with-just-a-city-bench.html]]

-2017-08-05 [[Deep Learning Practice and Theory:https://www.slideshare.net/pfi/deep-learning-practice-and-theory]] 岡野原さん

-2017-08-03 [[あまり知られていないFacebookの機械学習ツール「FBLearner Flow」とは:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1708/03/news020.html]]

-2017-08-03 [[中国 「共産党無能」とAIが批判展開 サービス停止:https://mainichi.jp/articles/20170803/k00/00m/030/121000c]] 記事に曰く~
 香港紙、明報は2日、中国のIT大手の騰訊(テンセント)が提供する人工知能(AI)を活用した対話プログラムがチャットで「共産党は無能」と批判を展開したため、サービスが急きょ停止されたと伝えた。~
MSの時よりたちが悪い?

-2017-08-02 [[Sci-Hub:http://sci-hub.ac/]] 論文公開サイト

-2017-08-02 [[英国で100万人の子どもに配布されたマイコンボード「micro:bit」、日本でも発売:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1708/01/news029.html]]

-2017-08-02 [[日本上陸した「Googleアシスタント」の使い方。検索も各種タスクも会話ですばやく簡単に :Google Tips:http://japanese.engadget.com/2017/07/31/google-google-tips/]]

-2017-70-31 SVM
--[[ウィキペディア サポートベクターマシン:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%99%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3]]
--[[Support Vector Machine って,なに?:http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/index.htm]]
--[[SVM を使うと,なにが嬉しいの?:http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_1.htm]] いわゆるNNのバックプロパゲーションとSVMのマージン最大化と、どういう関係か。何が違うか?
--[[非線形SVM 〜 詳細説明 〜:http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_3_2.htm]] カーネルトリックの一言でも納得させられたが、これでいいのかな?
--[[非線形SVMとscikit-learnによる実装:http://qiita.com/rennnosuke/items/fab837825b64bf50be56]] もう1つ式展開フォロー
--[[SVMについて:https://www.slideshare.net/mknh1122/svm-13623887]]
--[[今さら聞けないカーネル法とサポートベクターマシン:https://www.slideshare.net/ShinyaShimizu/ss-11623505]]

-2017-07-30 [[目の画像だけからVR体験中のユーザーの気分や感情を判断するディープラーニング技術:http://jp.techcrunch.com/2017/07/29/20170728using-eye-smiles-to-predict-the-state-of-your-whole-face-in-vr/]]

-2017-07-27 [[知識獲得と統計的意味論:https://books.google.co.jp/books?id=cHvgDQAAQBAJ&pg=PT332&lpg=PT332&dq=%E6%BD%9C%E5%9C%A8%E7%9A%84%E6%84%8F%E5%91%B3%E8%AB%96&source=bl&ots=iPnztTfxCY&sig=JE8QHihG0cT3sWSnReR3lYAW4bM&hl=ja&sa=X&ved=0ahUKEwjEoMKAyqjVAhUFTrwKHZllBh8Q6AEIQDAE#v=onepage&q=%E6%BD%9C%E5%9C%A8%E7%9A%84%E6%84%8F%E5%91%B3%E8%AB%96&f=false]]
--[[Latent Dirichlet Allocation ゆるふわ入門:https://abicky.net/2013/03/12/230747/]]
--[[潜在的意味インデクシング:https://abicky.net/2012/03/24/211818/]]
--[[Statistical Semantics入門〜分布仮設からword2vecまで:http://www.slideshare.net/unnonouno/20140206-statistical-semantics]]
--[[マシンラーニング トピックモデル:https://www.albert2005.co.jp/knowledge/machine_learning/topic_model/about_topic_model]]
--[[デロイトトーマツ PLSA資料:https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/deloitte-analytics/articles/analytics-plsa.html]]  かなり突っ込んで書けている感じ
--[[朱鷺の森probabilistic latent semantic analysis (pLSA):http://ibisforest.org/index.php?probabilistic%20latent%20semantic%20analysis]]
--[[PCA(主成分分析)とSVD(特異値分解)の関連について:http://qiita.com/horiem/items/71380db4b659fb9307b4]]
--[[特異値分解とLSIの意味:https://abicky.net/2010/09/05/131612/]]


-2017-07-26 係り受けとキーワード:重要語との関係
--[[共起関係と係り受け関係を導入した文書グラフの解析による特徴ベクトルの抽出:http://db-event.jpn.org/deim2015/paper/71.pdf]]
--[[重要語句抽出を利用した要旨作成システム:http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2012/pdf_dir/F4-1.pdf]]、、[[重要語句抽出を利用した要旨作成システム:http://www.is.chs.nihon-u.ac.jp/~kan/disquisitionPDF/yousi15.pdf]] <重要文抽出では係り受け解析器 Cabocha を用いて重要文を分解し、抽出
された重要単語、末尾表現、副詞表現などをもとに文の重み付けを行う。>
--[[係り受け解析に基づくグラフ構造を用いた質問応答システムの構築とその評価:https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI04/0/JSAI04_0_8/_pdf]]
--[[大域知能へ向けての係り受け関係に基づくグラフ構造を用いた質問応答機構:http://www.i.u-tokyo.ac.jp/coe/report/H15/21COE-ISTSC-H15_3_2_2.pdf]]
--[[係り受け木を用いた日本語文書の重要部分抽出:http://www.hirasa.mgmt.waseda.ac.jp/lab/list/03/2003_13.pdf]]
--[[インターネットへの高精度な質問応答システムの開発:http://www.taf.or.jp/report/23/index-1/page/p594.pdf]]
--[[ブログにおけるイベントマイニングのための適切なキーワード抽出:http://www.ieice.org/iss/de/DEWS/DEWS2007/pdf/a2-6.pdf]]

-2017-07-25 [[選り抜き「事故は語る」〜過去の事故を振り返る:http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/070600111/]]

-2017-07-24 [[あなたの使うプログラミング言語は何位?人気ランキング「Top Programming Languages 2017」発表、「急成長中の言語」「就職の際に有利になりそうな言語」も:http://gigazine.net/news/20170724-top-programming-languages-2017/]] Pythonが1位で急上昇。

-2017-07-21 [[インテル、USB型のディープラーニンングデバイス発表--79ドル:https://japan.cnet.com/article/35104570/]] 誰か試してみる?~
      [[Intelが激安1万円以下のUSB型ディープラーニング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売:http://gigazine.net/news/20170721-movidius-neural-compute-stick/]]~
      [[ディープラーニングエンジンをUSBチップ化してエッジコンピューティングをサポートするMovidius、Intelに買われてから快調:http://jp.techcrunch.com/2017/07/21/20170720movidius-launches-a-79-deep-learning-usb-stick/]] TechCrunchの記事


-2017-07-21 [[Amazon Dash Buttonを一押しするだけで耐えられない長話から解放されるテクニック:http://gigazine.net/news/20170721-amazon-dash-button-fake-call/]]~
 この、Dash Buttonからラズパイサーバー経由で何かを起こすという仕組み、適用範囲が広そうだ。

-2017-07-20 「入門 自然言語処理」第12章 Python による日本語自然言語処理 12.4 日本語意味解析 [[12.4.1 格フレームとその獲得:http://www.nltk.org/book-jp/ch12.html#id75]]~
>

-2017-07-20 [[今、「NVIDIA AI Labs」で研究されている「特に有望なプロジェクト」とは:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1707/20/news082.html]] 記事に曰く、~
>NVIDIAは世界20の大学に設置されたAI研究機関「NVIDIA AI Labs」を通じて、研究者の先端AI研究を支援している。自動運転技術はもちろん、その他にも「有望」なプロジェクトが多くあるという。

-2017-07-20 [[ネットワーキングイベントで出会った人の名前を覚えておく方法:https://www.lifehacker.jp/2017/07/170719-how-to-remember-people-you-meet-at-networking-events.html]] 人とのリンクこそが財産!

-2017-07-20 [[子ども向け電子工作&プログラミング用マイコンボード「chibi:bit」の基本的な使い方:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1707/20/news020.html]]

-2017-07-19 [[Googleに学ぶ「脳にやさしい」プレゼン術。箇条書きのスライドはもう古い!:https://www.lifehacker.jp/2017/07/170717_googles-brain-friendly-presentations.html]]

-2017-07-16 意外に便利なmatplotlib.pyplotのマニュアルページ [[matplotlib.pyplot:https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html]]

-2017-07-14 [[Googleがディープラーニングを使ってプロレベルの写真を自動生成できる「バーチャルフォトグラファー」を開発:http://gigazine.net/news/20170714-deep-learning-professional-photographs/]]

-2017-07-14 [[SciPy Hierarchical Clustering and Dendrogram Tutorial:https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/]]~
[[階層的クラスタリング:https://openbook4.me/users/1/sections/783]]~
[[Hierarchical clustering (scipy.cluster.hierarchy):https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/cluster.hierarchy.html]] (official scipy doc)

-2017-07-11 [[Ubuntu LinuxがWindowsストアに登場。OS切り替えなしで本物のLinuxコマンドを利用可能に:http://japanese.engadget.com/2017/07/11/ubuntu-linux-windows-os-linux/]] このMSのやり方が好きか嫌いかは別として、とにかく便利かも。

-2017-07-11 [[DeepMindが「前進せよ」という指令だけで自分で学んで不気味な動きで突き進むAIフィギュアのムービーを公開:http://gigazine.net/news/20170711-locomotion-behaviours-in-rich-environment/]] ということは体育で習ったハードルジャンプは「自然な」結論なのか。

-2017-07-11 [[はじまっちゃった?人工知能(AI)が人間に理解できない独自の言語を生み出し会話を始めた(米研究):http://karapaia.com/archives/52242274.html]] チャットボット同士に会話させるらしい。強化学習だとすると、どういう「えさ」を与えるのだろうか?

-2017-07-08 グラフのコミュニティ検出(overlapped)~
RにはLink CommunitiesもOverlapping Cluster Generatorもあるが、Pythonにはない?
--[[Finding Community Structure in a Big Graph  C++: ビッググラフにおけるコミュニティ抽出のメモ:http://mogproject.blogspot.jp/2015/11/finding-community-structure-in-big-graph.html]]
--[[Tutorial on R+igraph - supplementary information:https://sites.google.com/site/kztakemoto/r-seminar-on-igraph---supplementary-information]]
--[[グラフ・ネットワーク分析で遊ぶ(3):中心性(PageRank, betweeness, closeness, etc.):http://tjo.hatenablog.com/entry/2015/12/09/190000]]


-2017-07-07 [[自動でいらすとや風の画像が生成できる「いらすとや風人間画像生成モデル」を作る猛者が登場:http://gigazine.net/news/20170706-irasutoya-deep-learning/]]

-2017-07-06 [[ML-Askでテキストの感情分析:http://qiita.com/yukinoi/items/ef6fb48b5e3694e9659c]] 日本語ができるっぽい。~
--感情の推定~
2,100語の辞書によるパターンマッチングで{喜, 怒, 哀, 怖, 恥, 好, 厭, 昂, 安, 驚}の10種類の感情を推定します。この2,100語は、感情表現辞典に基づいているそうです。
--感情の強さ~
間投詞、擬態語、がさつな言葉、顔文字、「!」や「?」の数で感情の強さを推定します。
--ネガポジ分類~
推定された感情から文を{ネガティブ、ポジティブ、ニュートラル}の3種類に分類します。
--文脈の考慮~
Contextual Valence Shifters (CVS) という概念に基づいて, 文脈を考慮した感情推定を行います. たとえば, 「好きとは言えない」という文の場合、「好き」が否定されているので、「好き」の逆の感情である「厭」だと推定します。
--活性的かどうか
推定された感情を元に文が{ACTIVE, NEUTRAL, PASSIVE}であるかの分類します。たとえば、「昂」はACTIVEで、「哀」はPASSIVEです。~
~
何か、欲しいもの揃ってる風。

-2017-07-06 自分メモ
--[[Python NLTK sentiment analysis:https://www.kaggle.com/ngyptr/python-nltk-sentiment-analysis]]
--Githubより [[AFINN-based sentiment analysis for Node.js:https://github.com/thisandagain/sentiment]]
--[[Sentiment analysis-by-nltk:https://www.slideshare.net/waitingkuo0527/sentiment-analysisbynltk]]
--[[Twitter sentiment analysis using Python and NLTK:http://www.laurentluce.com/posts/twitter-sentiment-analysis-using-python-and-nltk/]]
-- 
--日付が5年前だが、[[Japanese NLP Library:https://github.com/kevincobain2000/jProcessing]]の終わりの方に 1.4 Sentiment Analysis Japanese Text というセクションがあり、そこで、1.4.3 Japanese Word Polarity Score として、日本語WordNetと英語SentiWordNetを結合している雰囲気あり。
結合している部分のプログラム Class Sentimentのtrainは、https://github.com/kevincobain2000/jProcessing/blob/master/src/jNlp/jSentiments.pyにあり。コメントに
          idSenti[00004980] = [posScore, negScore]
          idjWord[u'kanji/jword'] = 00004980
とある。

-2017-07-04 自分メモ
--VADER [[NLTK に Sentiment Analysis がやってきた:http://qiita.com/yukinoi/items/c3c4e4e24a66b88d8215]]
--[[Github ソースコード cjhutto/vaderSentiment:https://github.com/cjhutto/vaderSentiment]]
--[[VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text:http://comp.social.gatech.edu/papers/icwsm14.vader.hutto.pdf]]
--[[NLTK HowTo にある sentiment analysis の項:http://www.nltk.org/howto/sentiment.html]]
--VADERの辞書は、(語, スコア)だけ。 ソースを見ると他のロジックでかなりアドホックに「否定」「強調」など処理しているみたい。
--英日変換可能か? 辞書? 
---[[辞書 / 翻訳 API のまとめ:http://d.hatena.ne.jp/akipponn3/20100826/1282789197]]
---[[GENE95 辞書:http://www.namazu.org/~tsuchiya/sdic/data/gene.html]]
---[[応用編4:英和辞書の作成:http://d.hatena.ne.jp/Ctrans/21001215/ej]] 〜 GENE95
---[[英和・和英辞書APIのデ辞蔵を呼び出すRubyコードのサンプル:http://morizyun.github.io/blog/dejizo-api-dictionary-api-ruby/]]
---[[辞書関連のリンク:http://pdic.la.coocan.jp/dic-link.html]]
---[[英辞郎:http://www.eijiro.jp/]]

-2017-07-03 [[グーグル、手描きイラストの続きを自動描画「sketch-rnn」--ニューラルネット応用:https://japan.cnet.com/article/35103656/]] 記事に曰く~
このサービスは、リカレント(再帰型)ニューラルネットワーク(RNN)技術を利用し、ユーザーの描き始めた絵からどのように描き進めるかを推測して、ユーザーが手を止めると続きから描き始めるサービス。

-2017-07-01 [[メディア王ロバート・マクスウェルが「科学」から巨万の富を搾り取る科学出版システムを作った方法とは?:http://gigazine.net/news/20170630-robert-maxwell-change-science/]]

-2017-07-01 [[ニューラルネットワークの内部動作を理解するための完全自動化システムをMITの研究所が開発:http://jp.techcrunch.com/2017/07/01/20170630mit-csail-research-offers-a-fully-automated-way-to-peer-inside-neural-nets/]]

-2017-06-30 igraph
--[[タグのネットワーク:http://blog.kzfmix.com/entry/1293092994]]
--[[python igraph tutorial:http://igraph.wikidot.com/python-tutorial]]
--[[python-igraph v0.6 Tutorial:https://www.cs.rhul.ac.uk/home/tamas/development/igraph/tutorial/tutorial.html]]
--[[python-igraph official doc/tutorial:http://igraph.org/python/#docs]]
--[[【R】【Python】igraphやNetworkXで手持ちのデータをネットワークに変換してみよう:http://kiito.hatenablog.com/entry/2013/12/18/015248]]
--[[ネットワーク分析をもうちょっと勉強:http://deta.hateblo.jp/entry/2013/05/01/053426]]
--[[ネットワーク分析ライブラリiGraphをPythonから使うための準備(Macの場合)2016-03-21:http://www.statsbeginner.net/entry/2016/03/21/031409]]
--[[Cytoscapeやネットワーク解析・可視化に関する情報の集め方:http://qiita.com/keiono/items/777c84421dfc337fe878]]

-2017-06-30 [[「TOEIC900点以上の英作文力」、みらい翻訳が深層学習を使う機械翻訳エンジン:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/062901805/?rt=nocnt]]

-2017-06-28 金がとれるんだ。 [[いつでもどこでも好きなときにムービーで学べる「Udemy」で機械学習(machine learning)を学んでみた:http://gigazine.net/news/20170628-udemy/]]

-2017-06-28 こんな制度があるんだ。
--[[雇用保険の求職者給付 「高年齢求職者給付金」:https://hoken.azukichi.net/koyo_shurui_04_kourei.html」」
--[[高年齢求職者給付金をハローワークからもらえる資格条件とは?:https://www.kakei.club/koyou/kounenrei-kyusyoku.html]]
--[[今までは、65歳で定年退職した場合、失業保険は一時金(高年齢求職者給付金)として1度だけ受け取っていましたが、平成29年1月1日以降は、65歳以上の方も雇用保険適用の対象となりました。:http://teinen.gozaru.jp/situgyou.html]]
--[[雇用保険法等の改正の概要:http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11600000-Shokugyouanteikyoku/0000123023.pdf]]

-2017-06-28 [[年金生活者が確定申告をしないと大損する理由:https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20170628-00133399-diamond-bus_all]]

-2017-06-28 [[ソニー、ディープラーニングのコアライブラリを無償公開:https://m.japan.cnet.com/amp/story/35103402/]]

-2017-06-28 [[古式ゆかしい「変体仮名」が商用・エンベッド含め自由に使えるフォント「Unicode変体仮名フォント」:http://gigazine.net/news/20170627-unicode-hentaikana-font/]] 変体仮名を入力する方法がないと、どうやって使うか難しそう。旧字旧かなの場合も、かな漢字変換ができないと現実には(スムーズに)使えなかったりする。(一字ずつ置き換えることはできるだろうけれど)

-2017-06-28 [[「Google for Jobs」を使って就活時間を節約しよう:https://www.lifehacker.jp/2017/06/170627_google_jobs.html]] 求人情報だけのキューレーションらしい。アメリカのみか? 記事に曰く~
デスクトップやスマホでGoogle Searchのページに行き、「自宅から近い仕事」あるいは「ITの仕事」と打ち込むと、検索にヒットしたあらゆる仕事が大量に出てきます。次に、いろいろな条件を入れて、検索をさらに絞り込んでいきます。~
~
やってみたら、日本語で「自宅から近いITの仕事」とすると紹介サイトが多数出てくるが、具体的な求人が出てくるわけではないみたい。まだ、日本ではサービスしていないのかな。

-2017-06-26 [[IntelのSkylake&Kaby Lake世代のCPUにはハイパースレッディング有効でデータ欠損やプログラムエラーにつながる重大なバグがあると判明:http://gigazine.net/news/20170626-intel-skylake-kabylake-bug/]] 何とまぁ。

-2017-06-26 [[機械学習でGIGAZINEの関連記事を自動生成するサーバーを作ってみました:http://gigazine.net/news/20170626-gigazine-machine-learning/]] 記事に曰く~
大まかな仕組みとしてはGensimのDoc2Vecの機能を利用して関連記事を生成しています。現在ならfastTextを利用した方がラクにできるかもしれません。~
~
このほかにも、自作サーバーの作り方(最近は簡易電源冗長があるとか)など、自分的には非常に波長の合う記事でした。

-2017-06-26 自分メモ [[コリをほぐしつつ体幹を鍛える「15分間自重トレーニング・フロー」が長時間のデスクワーク後におすすめ:https://www.lifehacker.jp/2017/06/170626_primal_flow.html]] こんなのいいかも。

-2017-06-26 [[アドビの「フォント」はこうやって作られる。タイプフェイスデザイナー・西塚涼子さんの仕事術:https://www.lifehacker.jp/2017/06/170626_how_i_work_nishitsuka_r.html]]~
この中で紹介されていた本[[「描き文字のデザイン」:https://www.amazon.co.jp/%E6%8F%8F%E3%81%8D%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3-%E9%9B%AA-%E6%9C%B1%E9%87%8C/dp/4766129393]] 2017/4/10 雪 朱里 (著), 大貫 伸樹 (監修)
978-4766129397 

-2017-06-25 自分用メモ
--語の共起 〜 語のネットワーク分析
--[[統計的テキスト解析(6)〜語のネットワーク分析〜:https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/61/61.html]]
--[[ネットワーク分析ライブラリiGraphをPythonから使うための準備(Macの場合):http://www.statsbeginner.net/entry/2016/03/21/031409]]
--[[Numpy/NetworkXネットワーク分析:https://www.slideshare.net/AntiBayesian/python-9038950]]
--[[Pythonによるソーシャルデータ分析:https://www.slideshare.net/who_you_me/python-13444094]]
--[[igraph + Pythonによるネットワーク分析:http://tipsboardx.blogspot.jp/2015/01/igraphpython.html]]
--[[検索結果:https://www.google.co.jp/search?hl=ja&q=python+%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E5%88%86%E6%9E%90&lr=lang_ja&gws_rd=ssl]]
--[[データ分析・解析をやりたいエンジニアにおすすめ!Pythonの入門スライド13選:https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/21/]]
--[[共起語検索調査ツール:https://www.sakurasaku-labo.jp/tools/cooccur]] 共起語検索調査ツールは、入力したキーワードと併記される事の多いワードを抽出するツールです。Google/yahoo の検索結果上位のページのコンテンツで形態素解析を行い、頻出する語を共起語として表示しています。
--[[Rを用いた多変量解析と可視化(KHCoder):http://khc.sourceforge.net/scr_r.html]]
--[[KHCoderの概要:http://khc.sourceforge.net/]] ⇒ [[アンケート自由回答の分析例ほか:http://www.slideshare.net/khcoder/20141220-tokyo-web]]、 [[英文テキストのKWIC検索と分析:http://www.slideshare.net/khcoder/20150307-engweb]]、 [[漱石「こころ」チュートリアル:http://www.slideshare.net/khcoder/kh-coder-28776074]]

-2017-06-23 自分用メモ
--[[Rによるテキストマイニング:https://www.slideshare.net/langstat/kgr2-r]]
--[[Rによるテキストマイニング入門:http://www.morikita.co.jp/books/book/2222]]
--[[Rによるやさしいテキストマイニング:http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000004881/]]
--[[言語研究のためのプログラミング入門 ― Pythonを活用したテキスト処理 ―:http://www.kaitakusha.co.jp/book/book.php?c=2188]]
-- 
--[[unicodeテキストをkwicするpythonライブラリpykwic作った:http://nlpyutori.g.hatena.ne.jp/yaruki_nil/20130516/1368693361]]~
[[pykwic:https://bitbucket.org/aihara/pykwic]]
-- 
--[[日本語コロケーション辞典テスト版:http://collocation.hyogen.info/]]、上位ページは
[[小説・コラム・ブログなど書き方の参考書 日本語表現インフォ:http://hyogen.info/]]

-2017-06-23 [[言わば、ほんやくコンニャク+ボカロ。本人の声でリアルタイム翻訳・再生する音声技術「BabelOn」発表:http://japanese.engadget.com/2017/06/23/babelon/]] 記事に曰く~
この音声合成の部分は基本的にはボーカロイドなどと同様、あらかじめその人の声を一定量サンプリングしたプロファイル情報BLIP(BabelOn Language Information Profile)を作成します。~
本人の声で再生できるところがミソ。但し、記事に曰く~
ただ、懸念されるのはこの音声合成技術を一般にまで広げて提供してしまうと、だれかがBLIPを盗み出せばたちどころに「完璧なオレオレ詐欺」が可能になってしまう可能性があること。また大統領クラスの人のプロファイルを作れば、サイバーテロリストがそれを盗み出し、電話での首脳会談に割り込んで勝手に宣戦布告したりすることも可能になりかねません。

-2017-06-23 [[U-Penn Japanese Text Analysis: Overview:http://guides.library.upenn.edu/japanesetext]]

-2017-06-21 [[機械学習に“本物の芸術らしさ”を教育訓練できるか?、二人の学部学生がそんなGANに挑戦:http://jp.techcrunch.com/2017/06/21/20170620gangogh/]] 記事に曰く~
“難しいのは、成功の判定方法だ”、とJonesは語る。“そのための普遍的な測度はあまりない。~
しかしとりあえずそのプロジェクトは成功し、JonesとBonafiliaは秋になったらソフトウェアエンジニアとしてFacebookに就職する予定だ。Bonafiliaの考えでは、もっと強力な計算機資源を使えたらプロジェクトの性能は大きくアップするだろう。Facebookには、強力なコンピューターがふんだんにあるはずだ。

-2017-06-20 [[ディープラーニングシステムの主要要素(モデルなど)の再現や入れ替えを容易にして研究を促進するGoogleのTensor2Tensorが一般公開:http://jp.techcrunch.com/2017/06/20/20170619tensor2tensor/]]

-2017-06-20 (英文)Sentiment Analysisのポインタ
--[[NLTK に Sentiment Analysis がやってきた(2015-10-17):http://qiita.com/yukinoi/items/c3c4e4e24a66b88d8215]]
--
--[[pattern.enのsentiment:http://www.clips.ua.ac.be/pages/pattern-en#sentiment]]
--[[ついでにSentiWordNet:http://sentiwordnet.isti.cnr.it/]]
-- 
--[[Japanese NLP Library:http://jprocessing.readthedocs.io/en/latest/]] に 1.2.5   Similarity between two sentences jProcessing.py
--[[実践機械学習システム (6章)  6. クラス分類II : 感情分析:http://inaba.hateblo.jp/entry/2015/01/03/201040]]
--[[Building a Vietnamese SentiWordNet Using Vietnamese Electronic Dictionary and String Kernel:http://jglobal.jst.go.jp/public/201502223682195418]] ベトナム語で出来るんなら日本語でもできるんじゃない?
--[[Sentiment Analysis - links:http://www.nlp.mibel.cs.tsukuba.ac.jp/~inui/SA/links.html]] に
 鍜治さんの評価表現辞書
 小林さんの評価値表現辞書
 高村さんの単語感情極性対応表
 佐野氏の日本語アプレイザル評価表現辞書(JAppraisal 辞書)〜態度評価編〜
 The General Inquirer
 SentiWordNet
とある。似たようなリンク集で~
[[小町先生に教えて頂いた極性辞書情報:http://blog.cocomoff.info/archives/2014/02/11/6594/]] というのが見つかって、そこでは
---[[評価値表現辞書 (評価表現辞書):http://www.syncha.org/evaluative_expressions.html]] (小林さんの評価値表現辞書、「評価値になり得る可能性のある表現」のリストになっている。極性値等は無い)
---(乾・岡崎研)[[日本語評価極性辞書:http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/index.php?Open%20Resources%2FJapanese%20Sentiment%20Polarity%20Dictionary]] (小林さんの評価値表現辞書を改変)、用言編、名詞編がある
---(奥村・高村研)[[単語感情極性対応表:http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pndic_ja.html]] (高村さんの単語感情極性対応表)
---[[Polar Phrase Dictionary:http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/~kaji/polardic/]] (鍛冶さんの評価表現辞書。形容詞/形容詞句と評価極性値のペアが約10,000組、著者に直接送ってもらう方式)

--[[ネガポジ判定を行うGem作ってみた:http://qiita.com/moroku0519/items/e6352d31311418f38227]] 参考リストも結構あり
--NLTKのsentiment analysisで参照している[[Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.:https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM14/paper/viewFile/8109/8122]]
--NLTKのsentiment analysisの[[オフィシャルHOWTO:http://www.nltk.org/howto/sentiment.html]]
-- 
--[[AFINN-based sentiment analysis for Node.js.:https://github.com/thisandagain/sentiment?cm_mc_uid=09250357716314957807473&cm_mc_sid_50200000=1498173009]]~
この中で使われているAFINN(Finn Årup Nielsen)は [[AFINN:http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6010]] の先にダウンロードリンクがある。~
元論文は、[[Finn Årup Nielsen "A new ANEW: Evaluation of a word list for sentiment analysis in microblogs", Proceedings of the ESWC2011 Workshop on 'Making Sense of Microposts': Big things come in small packages 718 in CEUR Workshop Proceedings : 93-98. 2011 May.  http://arxiv.org/abs/1103.2903:http://arxiv.org/abs/1103.2903]]
-- 
--[[永田町インデックス(2016):https://legrand.jp/Blog/2016/06/0602-1]]~
[[2012年のときのリリース:http://www.opt.ne.jp/files/topics/858.pdf]]

-2017-06-17 [[GoogleがTensorFlowによるオブジェクト検出APIをリリース、機械学習のデベロッパー利用がますます簡単に:http://jp.techcrunch.com/2017/06/17/20170616object-detection-api/]]

-2017-06-16 [[「AlphaGo」に続いてGoogleのDeepMindが人間並みの知性を持つ「スーパーヒューマンAI」の開発へ:http://gigazine.net/news/20170616-deepmind-general-ai/]] おもしろそう。紹介されていたのは
--[[DeepMind’s neural network teaches AI to reason about the world | New Scientist:https://www.newscientist.com/article/2134244-deepminds-neural-network-teaches-ai-to-reason-about-the-world/]]
--[[Forget AlphaGo—DeepMind Has a More Interesting Step Toward General AI - MIT Technology Review:https://www.technologyreview.com/s/608108/forget-alphago-deepminds-has-a-more-interesting-step-towards-general-ai/]]

-2017-06-15 [[障がい者をチャットボットで助ける「&HAND」、東京メトロで実証実験へ:https://japan.cnet.com/article/35102842/]]

-2017-06-15 [[マイクロソフトのAIが「ミズパックマン」でフルスコアを達成:https://japan.cnet.com/article/35102833/]] 強化学習!

-2017-06-15 [[自分だけのAlexaが作れちゃう? Amazonのbotプラットフォーム「Amazon Lex」ためしてみた:https://bita.jp/dml/amazon_lex]] 記事に曰く~
「人工無脳型botであれば「キーワードに合致する、発話パターンをたくさん作っていく…」というような設計方法が挙げられますが、自然言語系のbotは、ユーザーの発話をインテントに分類するところから、会話が始まります。」~
更に記事の図中に曰く、~
「ここに、このインテントに当てはまる発話サンプルを入力していきます。(この発話サンプル集をもとにAIが学習していき、曖昧なワードにも対応できます)」~
この辺が面白そう。

ですので、まずはユーザーから予測されるインテント、つまり「ユーザーは、botに何を求めるだろう?」ということを洗い出す必要があります。

-2017-06-15 [[Facebook、「交渉」できるAIチャットボットをオープンソースに:https://japan.cnet.com/article/35102751/]] 記事に曰く~
 Facebook Artificial Intelligence Research(FAIR)の研究者らは米国時間6月14日付けのブログ記事で、交渉ができる人工知能(AI)モデルを開発したことを明らかにした。これをダイアログエージェントと呼んでいる。FAIRは、約6カ月間にわたるプロジェクトの研究成果であるダイアログエージェントのオープンソースコードを公開するとともに、論文を発表している。~
[[<ブログ記事>:https://code.facebook.com/posts/1686672014972296]]~
[[<公開されたコード>:https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator]]

-2017-06-15 [[「無人」だから客が集まる、チャットボット接客が続々:http://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/pickup/15/1003590/061200979/]]


-2017-06-14 [[【マストドン】小規模なインスタンスを立ち上げることができる無料サービス「Hostdon(ホストドン)」:http://netafull.net/mastodon/055491.html]]

-2017-06-14 顔いじりが定番になりつつある?
--[[人の顔を絵画や銅像風に変換しアニメーション化する技術 チェコの研究チームが開発:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1706/14/news038.html]]
--[[やめてえええ! AIがあなたの顔をたちまち「すっぴん」に メイク落としアプリ「MAKEAPP」が恐怖しかない:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1706/08/news151.html]]

-2017-06-14 [[線だけ描いたイラスト、AIが自動で色塗り:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/060700229/061200003/]] 記事に曰く~
 線で描いたイラストに自然に色を付けてくれる人工知能(AI)が「PaintsChainer」だ。公式サイトで試せるほか、Preferred Networksが開発した機械学習ライブラリである「Chainer」上で動くプログラムや学習モデルを公開しており、パソコンでも動かせる。

-2017-06-14 [[世界最強の将棋AIとの対局、いつでもどこでも:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/060700229/061200002/]]

-2017-06-13 [[「OK Googleとは違う体験」--ハウスコムが「AI PET」に期待するコミュニケーション:https://japan.cnet.com/article/35102375/]] 記事の以下の文章が面白い~
 AI PETは、自身が飼っているペットの名前や性格、特長などを簡単な質問に応えて入力していくことで、性格づけをし、あたかもペットとチャットしてしゃべっているような感覚が味わえる無料のアプリ。現在登録できるのは猫と犬のみ。アイコンにはペットの顔写真を設定できる。~
 「特に難しかったのは、自然な会話にすること。AIチャットなどは質問をしたら、それに対する回答ができればいいが、今回目指したのはペットとの会話を楽しむこと。例えば『おはよう』と声をかけたら『おはよう』とあいさつで返してほしい。そうした気持ちの良いの受け答えができるように試行錯誤を重ねた」と話すのは、データセクションビジネス企画統括部長ビジネス企画部長 販売推進部長の伊與田孝志氏。人の会話同様に、柔らかい受け答えを目指したという。~
 AI PETには、3種類のエンジンを採用。1つは「おはよう」などの定型の問いかけに対して、定型で返してくれるエンジン。それに自由に会話する2つのエンジンを組み合わせた。そのうちの1つは、中部経済新聞が採用した文章自動生成AI「AI記者」にも採用されている、設定したキーワードを使って文章を組み立てるもの。もう1つがディープラーニングになる。~
 「最初はディープラーニングだけを使っていたが、求めている文脈に対して、返答があっているのかいないのかわからないことがあった。そこで人間の言っていることに対して、フィットするように、意図的に寄せていかないと気持ちの良い会話にならないということがわかり、2つのエンジンを加えた」と伊與田氏は説明する。~
 「そもそもペットは話さないので、この返答で正解かと聞かれても主観的なジャッジになってしまう。質問に対する正解を答えるAIと違いそこが難しい。そのあたりはデータを蓄積しながら高めていきたい」とビットエーCMOの中村健太氏は現状を分析する。

-2017-06-12 [[パソコンで動くAI、白黒写真を自然な色合いのカラー写真に:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/060700229/060800001/]] 記事に曰く~
白黒とカラー写真の組み合わせを学習させた結果を基に色合いを“想像”してくれるのが、早稲田大学の石川博教授らが開発した自動カラー化のAI技術だ。公式サイトで試せるほか、自分のパソコンにインストールして動かせる。

-2017-06-09 [[AWSのRekognition APIはセレブを認識する――Amazonの機械学習がさらに進歩:http://jp.techcrunch.com/2017/06/09/20170608amazon-rekognition-can-now-recognize-celebrities/]]

-2017-06-09 ネット中を駆け回っているニュース。孫さんがんばる?それともGoogleがBoston Dynamicsを見限った?
--[[ソフトバンク、ロボットベンチャーのボストン・ダイナミクスなど2社を買収へ:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/060901624/]]
--[[SoftbankがAlphabetのロボット企業Boston DynamicsとSchaftを買収:http://jp.techcrunch.com/2017/06/09/20170608softbank-is-buying-robotics-firm-boston-dynamics-and-schaft-from-alphabet/]]
--[[ソフトバンクがロボット開発の「Boston Dynamics」と「Schaft」を買収:http://netafull.net/business/055459.html]] 曰く、「Boston Dynamics」は「2013年にグーグルが買収したが、開発の方向性などを巡って対立」しており、そのために買収先を探していたという経緯です。
--[[ソフトバンクが数々のロボット開発で知られる「ボストン・ダイナミクス」と「Schaft」を買収:http://gigazine.net/news/20170609-softbank-boston-dynamics/]]
--[[ペッパーがキモい動きの4足歩行? ソフトバンクのボストン・ダイナミクス買収で憶測広がる:http://www.huffingtonpost.jp/2017/06/08/next-pepper_n_17008320.html]]
--
--センセーのコメント: 「何でも欲しがる孫さんは〜〜」 see [[https://www.youtube.com/watch?v=ODDGyP5tweY:https://www.youtube.com/watch?v=ODDGyP5tweY]]

-2017-06-09 [[中国の試験で発見されたカンニング用ガジェットの数々が公開される:http://gigazine.net/news/20170608-high-school-exam-cheating-devices/]]

-2017-06-07 [[ヤマハの自然応答技術「HEARTalk」搭載の電子工作基板:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/060601595/]] 「韻律」なんだそうな。ヤマハらしいや。

-2017-06-01 [[Wikipedia日英京都関連文書対訳コーパス:https://alaginrc.nict.go.jp/WikiCorpus/]] NICTから提供されているみたいです。曰く
--人手翻訳による約50万文対
--京都に関する内容を中心に、日本の伝統文化、宗教、歴史等の分野をカバー
--本コーパスに含まれる日英対訳用語約5万語対を収録した『日英京都関連対訳用語集』が付属しています

-2017-05-31 [[History of Citizens Band Radio:https://sites.google.com/site/cb465mhz/home]]

-2017-05-30 [[Chainerで楽曲分類をやってみた:http://qiita.com/slowsingle/items/60f815096d2b61da915e]]

-2017-05-30 [[高校の“3校に1校”が導入--対面授業が主役のデジタル学習ツール「Classi」:https://japan.cnet.com/article/35101793/]]

-2017-05-30 [[対話型音声AI「Googleアシスタント」が日本語対応、Android 6.0以降で利用可能に:http://japanese.engadget.com/2017/05/29/ai-google-android-6-0/]]

-2017-05-28 [[Duolingoがついに日本語学習に対応:https://www.lifehacker.jp/2017/05/33842.html]]

-2017-05-26 
--[[Watsonにテープ起こしさせてみた:https://www.ibm.com/think/jp-ja/watson/ai-transcription/]]
--[[Watson Speech to Text 音声認識:https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/speech-to-text.html]]

-2017-05-26 [[「DQN」とその3種のバリエーションの強化学習アルゴリズムを人工知能の研究団体「OpenAI」が公開:http://gigazine.net/news/20170526-openai-baselines-dqn/]]~
DQNはDeep Q Learning。ドキュンじゃない。

-2017-05-26 [[圧倒的腹落ち感!英語の発音と綴りが一致しない理由を専門家に聞きに行ったら、犯人は中世から近代にかけての「見栄」と「惰性」だった。:http://eikaiwa.dmm.com/blog/34958/]]

-2017-05-25 [[ボタンを押すだけで線画がカラーイラストに ピクシブのお絵描きサービスに「自動着色機能」が追加される:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1705/24/news144.html]] 役に立つレベルに来たということでしょうか。ちなみに「PaintsChainerは、PFNが開発・提供する深層学習フレームワークChainerを使って線画および着色イラストを学習させたWebサービス」だそうです。

-2017-05-23 [[「これだけ」はやっておこう──WordPressのセキュリティ対策、基礎中の基礎:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1705/24/news007.html]]

-2017-05-21 [[NTTドコモ、チャットボットの自動作成ツールを開発--ABCクッキングと実証実験:https://japan.cnet.com/article/35101454/]]

-2017-05-19 Chainer AE備忘メモ
--[[【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。:http://qiita.com/kenmatsu4/items/99d4a54d5a57405ecaf8]]
--[[matsuken92/01_calculate.py:https://gist.github.com/matsuken92/3b945f3ea4d07e9dcc0a]]
--[[ChainerでAutoencoder(+ trainerの使い方の備忘録):http://qiita.com/trtd56/items/acf42277c29b57c05651]]
--[[ChainerでDeep Autoencoderを作ってみる:http://qiita.com/nykergoto/items/bb49e1ab8770f6bfb7d1]]

-2017-05-18 [[“小さすぎて失敗すらできない”ことを習慣化することが、やがて大きな結果につながる:https://www.lifehacker.jp/2017/05/170518_book_to_read.html]]


-2017-05-18 [[main()関数の前には何があるのか(1):「Hello World!」の中身を探る意義と環境構築、main(C言語)のアセンブラコードの読み方:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1703/01/news166.html]]


-2017-05-17 Similarity とか analogy とか
--[[word embeddingsの演算とデータセットについて知ってること:http://nzw.hatenablog.jp/entry/2016/03/10/011719]]
--[[Problems With Evaluation of Word Embeddings Using Word Similarity Tasks:https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/issues/210]]
--[[文書分類に適したWord Embeddingの非線形変換法:http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2015/pdf_dir/P1-10.pdf]]

-2017-05-15 
--[[LSTMネットワークの概要:http://qiita.com/KojiOhki/items/89cd7b69a8a6239d67ca]]
--[[わかるLSTM 〜 最近の動向と共に:http://qiita.com/t_Signull/items/21b82be280b46f467d1b]]

-2017-05-15 [[RNN + LSTMで自動作曲してみた:http://qiita.com/komakomako/items/9ba38fc38f098c0e8b9b]]

-2017-05-15
--[[初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた:http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d]]
--[[線画着色webサービスPaintsChainerを公開してみた:http://qiita.com/taizan/items/7119e16064cc11500f32]]

-2017-05-12 [[Chainer: ビギナー向けチュートリアル Vol.1:http://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a]] ⇒ Trainerを使ってみよう

-2017-05-10 [[優れた効果が証明された「自分を相手に議論する学習法」:https://www.lifehacker.jp/2017/04/170417_discussion_debate1.html]]

-2017-05-10 
--[[VAEと時系列を扱うVRAE:http://i101330.hatenablog.com/entry/2016/11/12/140402]]
--[[VAEからCVAE with keras:http://ralo23.hatenablog.com/entry/2016/08/26/163556]]

-2017-05-10
--[[基本的なRecurrent Neural Networkモデルを実装してみた:http://qiita.com/TomokIshii/items/01c2171f4def1a128fd3]]
--[[ChainerとRNNと機械翻訳:http://qiita.com/odashi_t/items/a1be7c4964fbea6a116e]]
--[[ChainerによるRecurrent Neural Network(RNN)のお勉強 〜ExcelとRの乱数の精度検証〜:http://qiita.com/wbh/items/1e705e28e26f12cd0665]]
--[[ニコニコ動画のコメント次文字予測をChainer LSTMで実装した。:http://www.monthly-hack.com/entry/2016/10/12/121613]]
--[[Chainerで学ぶLSTM:http://kivantium.hateblo.jp/entry/2016/01/31/222050]]
--[[可変長ミニバッチを使ったChainerの系列学習の実装:http://qiita.com/chantera/items/d8104012c80e3ea96df7]]
--[[LSTMにsin波を覚えてもらう(chainer trainerの速習):http://qiita.com/chachay/items/052406176c55dd5b9a6a]]
--[[LSTMによる正弦波の予測 〜 Chainerによる実装 〜:http://seiya-kumada.blogspot.jp/2016/07/lstm-chainer.html]]
--[[ChainerでLSTM言語モデルとミニバッチ学習の実装:http://musyoku.github.io/2016/04/10/Chainer%E3%81%A7LSTM%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%A8%E3%83%9F%E3%83%8B%E3%83%90%E3%83%83%E3%83%81%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%A3%85/]]
--[[今更ながらchainerでSeq2Seq(1):http://qiita.com/kenchin110100/items/b34f5106d5a211f4c004]]

-2017-05-10 [[Replication of Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models:https://github.com/saemundsson/semisupervised_vae/]]

-2017-05-10 [[音声→テキスト変換のSpeech Recognition APIの使い方と、2017年4月におけるWatson、Google Cloud Speech APIとの違い (1/3):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1705/10/news012.html]]

-2017-05-09 [[Goodfellow, BengioらのDeep Learning本(MIT Press):http://www.deeplearningbook.org/]]

-2017-05-08 [[機は熟した!グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介:http://tech-blog.abeja.asia/entry/2017/04/27/105613]] convolutionするのは考えなかった。グラフをトラバースして言語としてRNNに食わす、というのは思っていたのだけれど。

-2017-05-08 [[pythonでマルチコア並列処理をする方法:http://qiita.com/yotayokuto/items/23798d5fc75017d5a8b3]]

-2017-05-08 [[Data for MATLAB hackers (for machine training):http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html]]

-2017-05-05 [[A Recurrent Latent Variable Model for Sequential Data:https://arxiv.org/pdf/1506.02216.pdf]]~
      [[Variational Recurrent Neural Networks:https://github.com/jych/nips2015_vrnn]]~
      [[Variational Autoencoder for Semi-supervised text Classification:https://arxiv.org/pdf/1603.02514.pdf]]

-2017-05-05 [[このGoogle HomeのDIYキットはRaspberry Piとボール紙でできた魔法のボックス:http://jp.techcrunch.com/2017/05/05/20170504this-diy-google-home-uses-raspberry-pi-and-cardboard-to-make-the-magic-happen/]]

-2017-05-05 
--[[生成モデルの Deep Learning(得居2016/02):https://www.slideshare.net/beam2d/learning-generator]]~
--[[論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models(得居2015/01):https://www.slideshare.net/beam2d/semisupervised-learning-with-deep-generative-models]]~
--[[最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情(菊地2016/01):https://www.slideshare.net/yutakikuchi927/deep-learning-nlp-attention]]~
--[[深層学習における敵対的ネットワークと注視を用いた画像生成の試み:https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/pdf/811.pdf]]~
--[[StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks:https://arxiv.org/pdf/1612.03242.pdf]]
--[[(Kingma Auto-Encoding Variational Bayes (slides):http://dpkingma.com/wordpress/wp-content/uploads/2014/10/2014-06_talk_tsinhua.pdf]]

-2017-05-04 備忘メモ odashi 
--[[ChainerによるRNN翻訳モデルの実装+@(小田2016-03):https://www.slideshare.net/YusukeOda1/chainerrnn]]
--[[Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)(小田2015-12):https://www.slideshare.net/YusukeOda1/encoderdecoder-tis」」

-2017-05-04 [[Using the API:https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-python/stable/speech-usage.html]]
 >>> import time
 >>> from google.cloud import speech
 >>> client = speech.Client()
 >>> sample = client.sample(source_uri='gs://my-bucket/recording.flac',
 ...                        encoding=speech.Encoding.LINEAR16,   # <-- 変わっている
 ...                        sample_rate_hertz=44100)  # <-- 変わっている
 >>> operation = sample.long_running_recognize(    # <-- long_running_recog利用
 ...     language_code='en-US',
 ...     max_alternatives=2,
 ... )
 >>> retry_count = 100
 >>> while retry_count > 0 and not operation.complete:
 ...     retry_count -= 1
 ...     time.sleep(10)
 ...     operation.poll()  # API call
 >>> operation.complete
 True
 >>> for result in operation.results:
 ...     for alternative in result.alternatives:
 ...         print('=' * 20)
 ...         print(alternative.transcript)
 ...         print(alternative.confidence)

-2017-05-04 [[Google Cloud Speech gRPC API を使ってストリーム音声認識をしたい!(簡易VAD付けた):http://qiita.com/sayonari/items/a70118a468483967ad34]]

-2017-05-04
--[[Pythonで音響信号処理:http://qiita.com/wrist/items/5759f894303e4364ebfd]]
--[[Pythonで音声信号処理:http://aidiary.hatenablog.com/entry/20110514/1305377659]]
--[[Python で音響信号処理:https://gist.github.com/nishimotz/d0ababcee90ae45b676c775aeefafa43]]
--[[Pythonで音声・信号処理入門:http://denshi.blog.jp/signal_processing/python/introduction]]

--[[Python(NumPy, SciPy)でフォルマント分析を行う:http://blog.wktk.co.jp/ja/entry/2013/06/14/formant-detection-with-numpy]]
--[[線形予測分析(LPC)(= formant 分析):http://qiita.com/kkdd/items/77a421366f39ea1103e1]]
--[[フォルマントから母音推定してリップシンクを目指してみる:http://tips.hecomi.com/entry/20131110/1384096497]]
--[[早見沙織のフォルマント解析:http://d.hatena.ne.jp/MikuHatsune/20150623/1435047388]]
--[[線形予測分析(LPC):http://aidiary.hatenablog.com/entry/20120415/1334458954]]

--[[Python + クラウド音声合成 で高品質なアニメ声読み上げ:http://blog.maqua.tech/entry/2013/12/14/024807]]
--[[rospeex API(Python版):http://rospeex.org/api-reference-python/]]
--[[簡単にできる!音声認識と音声合成を使ってRaspberrypiと会話:http://qiita.com/kinpira/items/75513eaab6eed19da9a3]]
--[[Mac上のPython でDocomoの音声合成APIの音声データ(Raw)をWavに保存する[AITalk]:http://blog.cgfm.jp/garyu/archives/3396]]
--[[pythonでもっとも簡単に音声合成する方法(日本語は不可):https://github.com/DaikiMaekawa/Qiita/blob/master/python%E3%81%A7%E3%82%82%E3%81%A3%E3%81%A8%E3%82%82%E7%B0%A1%E5%8D%98%E3%81%AB%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E5%90%88%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%95.md]]
--[[Open JTalkで音声合成:http://aidiary.hatenablog.com/entry/20130921/1379751472]]
--[[今回はRECAIUS&#8482;の音声合成と音声認識のAPIをPythonスクリプトで動かしてみます。:https://developer.recaius.io/jp/info/news-detail_20160531001.html]]
--[[音声分析合成システムWORLDをPYTHONに移植した:https://kcs1959.jp/archives/2395/research/%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E5%88%86%E6%9E%90%E5%90%88%E6%88%90%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0world%E3%82%92python%E3%81%AB%E7%A7%BB%E6%A4%8D%E3%81%97%E3%81%9F]]


-2017-05-03 Ladder Network ?
--[[Semi-supervised Learning with Ladder Network (mattya):https://www.slideshare.net/eiichimatsumoto106/nips2015-ladder-network]]

-2017-05-03 
--[[Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training:https://arxiv.org/pdf/1507.00677]]~
--[[(2016-06) Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training (Fukuta):http://deeplearning.jp/wp-content/uploads/2016/06/dl_hacks2016-6-24-fukuta.pdf]]~
--[[Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training (chainerで実装した):http://musyoku.github.io/2016/12/10/Distributional-Smoothing-with-Virtual-Adversarial-Training/]]
--[[Virtual Adversarial Training for Semi-Supervised Text Classification:https://pdfs.semanticscholar.org/a098/6e09559fa6cc173d5c5740aa17030087f0c3.pdf]]
--
--[[EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES (Goodfellow 2015):https://arxiv.org/pdf/1412.6572.pdf]]
--[[Adversarial exampleについて:http://sotetsuk.hatenablog.com/entry/2015/12/16/185102]]

-2017-05-03 RBM ?
--[[RBMから考えるDeep Learning (2014):http://qiita.com/t_Signull/items/f776aecb4909b7c5c116]] 読むのが楽~
--[[制限ボルツマンマシン (RBM) の導出 (1):http://aidiary.hatenablog.com/entry/20160316/1458129923]]
--[[chainerでRBMを実装してみる:http://qiita.com/voyager/items/2f9d77276553818bd26f]]
--[[2012-12-12 ゆるふわ Restricted Boltzmann Machine:http://d.hatena.ne.jp/saket/20121212]]

-2017-05-03 Energy-Based Learning
--[[2017-03-07 ENERGY-BASED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS:https://arxiv.org/pdf/1609.03126.pdf]]
--[[A Tutorial on Energy-Based Learning (2006):http://web.stanford.edu/class/cs379c/archive/2012/suggested_reading_list/documents/LeCunetal06.pdf]]
--[[2016-10-24 chainerでEBGAN(Energy-Based Generative Adversarial Network)を実装した:http://www.monthly-hack.com/entry/2016/10/24/234554]]
--[[2016-012-05 今年(2016)参考にさせてもらったChainerの論文実装、サンプルコード集:http://studylog.hateblo.jp/entry/2016/12/05/125803]]

-2017-05-02 [[Torchでdeep learning:http://qiita.com/perrying/items/c53864d1bd2155a0635d]]

-2017-05-02 [[GoogleのAIはどうやって「詩」を生成するのか:http://ksksksks2.hatenadiary.jp/entry/20160625/1466864561]]
-2017-05-02 [[GitHub - y0ast/Variational-Recurrent-Autoencoder: Implementation of the VRAE:https://github.com/y0ast/Variational-Recurrent-Autoencoder]]
-2017-05-02 [[GitHub - cheng6076/Variational-LSTM-Autoencoder: Variational Seq2Seq model:https://github.com/cheng6076/Variational-LSTM-Autoencoder]]

-2017-05-01 [[Python3でWeb上の学術論文のPDFファイルを取得して「文書要約」する:https://media.accel-brain.com/web-pdf-abstract-academic-papers/]]~
[[pdfminer3k:http://b.hatena.ne.jp/entry/s/pypi.python.org/pypi/pdfminer3k]]~
[[徹底攻略PDFオープンデータ。PDFMinerで始めるPDFテキスト分析。:http://qiita.com/nezuq/items/75e8366d68c66e56ff53]]~
[[Extracting Text & Images from PDF Files:http://denis.papathanasiou.org/posts/2010.08.04.post.html]]~
[[Programming with PDFMiner:https://euske.github.io/pdfminer/programming.html]]~
[[https://pypi.python.org/pypi/pdfminer3k:https://pypi.python.org/pypi/pdfminer3k]](pipでインストールした後、pdf2txt.pyも使える)~
[[https://github.com/jaepil/pdfminer3k:jaepil/pdfminer3k]]

-2017-04-30 Wordnetによる語のsimilarity議論
--[[WordNet::Similarity(英語・sourceforge):http://wn-similarity.sourceforge.net/]]
--[[WordNet Interface(nltkのwordnetインターフェースの説明):http://www.nltk.org/howto/wordnet.html]]
--[[WordNet::Similarity - Measuring the Relatedness of Concepts (Ted Pedersenの元論文):http://acl-arc.comp.nus.edu.sg/archives/acl-arc-090501d4/data/pdf/anthology-PDF/N/N04/N04-3012.pdf]]
--[[WordNet:Similarity (OSDNのソースリンク):https://ja.osdn.net/projects/sfnet_wn-similarity/]]
--[[Pythonで日本語WordNetと英語WordNetを利用して、単語間の類似度を測る:http://tkdmah.hatenablog.com/entry/2013/01/22/233919]] 日本語WordNetで概念IDを抽出し、英語WordNetのSimilarity計算を使って類似度を求めている。
--[[自然言語] Wordnet × Pythonで類義語を抽出する:http://www.yoheim.net/blog.php?q=20160201]]  WordNetのSynonymをリスト

--(おまけ)[[JAWJAW: Java Wrapper for Japanese WordNet:http://www.cs.cmu.edu/~hideki/software/jawjaw/index.html]]
--[[日本語 WordNet:http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/jpn/detail.html]] 日本語WordNetとは(by nict)
--[[日本語 WordNet:http://compling.hss.ntu.edu.sg/wnja/]] 日本語WordNetとは(by Francis Bond)
--[[日本語 WordNet:http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/]] 日本語WordNetとは(by nict)
--[[Python による日本語自然言語処理(nltkの日本語追加分の説明):http://www.nltk.org/book-jp/ch12.html#wordnet]] 12.1.5に「日本語WordNet」あり

-個人備忘 openVPN, Hamachi, SoftEther

-2017-04-28 [[Google Classroom、一般公開――誰でもクラスを作って教えることができる:http://jp.techcrunch.com/2017/04/28/20170427google-classroom-now-lets-anyone-school-anyone-else/]]

-2017-04-28 [[CentOS 7.2にCUDA、Chainerをインストールす:http://qiita.com/skanai/items/0f0a9bdd7e04d55db981]] これを参考にして再インストした。~
      [[CentOS 7.3 に CUDA 8.0 (&NVIDIA P100) をインストールする:http://qiita.com/dyoshiha/items/5214d1076f92c9c4646f]] こんなのもあった。~
      [[CentOS 7にNVIDIA GeForce GTX TITAN Xを導入:http://qiita.com/mpkato/items/3a9428f408e7e15d0a1b]] こんなのもあった。

-2017-04-28 [[LINEが「チャットボット」に本腰を入れる理由:https://japan.cnet.com/article/35100287/]]

-2017-04-27 [[ローマ法王、「人間よりモノを優先する」現代の文化を批判--TEDの講演で:https://japan.cnet.com/article/35100420/]]

-2017-04-27 [[chainer 1.20のイントールしてもimport cupyできない時のお助け:http://qiita.com/mikeneko_taisho/items/7ab82d9d937a35c1755c]] chainerのバージョンアップのために再インストしたら、これに遭遇した。

-2017-04-27 [[「ふつうの主婦」が見つけた「わくわくエンジン」のかけ方:https://news.yahoo.co.jp/byline/yuasamakoto/20170426-00069685/]] <わくわく>を引き出すこと!!


-2017-04-26 [[モーリス・コンティ: 直感を持った人工知能が生み出すすごい発明:https://headlines.yahoo.co.jp/ted?a=20170420-00002671-ted]]

-2017-04-25 [[Real-World Machine Learning (Manning Publications):https://www.manning.com/books/real-world-machine-learning]]

-2017-04-25 対訳コーパスについての情報
--[[Graham Neubig氏の日本語対訳データ:http://www.phontron.com/japanese-translation-data.php?lang=ja]]
--[[English-Japanese Sentences from the Tatoeba Project:http://www.manythings.org/bilingual/jpn/]]
--[[日本語と英語の対訳文対の収集と著作権の考察:https://www.ninjal.ac.jp/event/specialists/project-meeting/files/JCLWorkshop_no1_papers/JCLWorkshop2012_17.pdf]]
--[[田中コーパス:http://www.edrdg.org/wiki/index.php/Tanaka_Corpus]]
--[[奈良先端松本研究室HP:https://cl.naist.jp/index.php?%BC%AB%C1%B3%B8%C0%B8%EC%A5%C7%A1%BC%A5%BF%A4%CB%B4%D8%A4%B9%A4%EB%BE%F0%CA%F3]]


-2017-04-23 [[数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「確率・統計入門」:https://www.slideshare.net/matsukenbook/rev012]]

-2017-04-22 [[The GAN Zoo / A list of all named GANs!:https://deephunt.in/the-gan-zoo-79597dc8c347]]

-2017-04-22 [[INTRODUCING CAFFE2, A NEW LIGHTWEIGHT, MODULAR, AND SCALABLE DEEP LEARNING FRAMEWORK:http://info.nvidia.com/index.php/email/emailWebview?mkt_tok=eyJpIjoiWWpFNE56UmpPREk0TVRVeSIsInQiOiI2WVdRNEF0NXFIU2UvTjNLdHErWDU5Z2tUNUlCZ0MxS001WFNXc0pWblc0MGthSHp3bHhqM0dRSGpIV0R4QlozUUl2Vi9zOFdKRlYzMFVtR0poRGV3bHp3ZlRoV0t6TDgzWHJGbE5NZm5IeFRvc1U1UTZHcEhlWWNoVG1RWklJdiJ9]]

-2017-04-22 [[Google、音声認識APIを公開。Nuanceと直接対決へ:http://jp.techcrunch.com/2016/03/24/20160323google-opens-access-to-its-speech-recognition-api-going-head-to-head-with-nuance/]] 商用で使う人はともかく、素人向けでどんな制約があるのかな?

-2017-04-22 [[ガウス過程に基づく連続空間トピックモデル:http://musyoku.github.io/2017/04/19/%E3%82%AC%E3%82%A6%E3%82%B9%E9%81%8E%E7%A8%8B%E3%81%AB%E5%9F%BA%E3%81%A5%E3%81%8F%E9%80%A3%E7%B6%9A%E7%A9%BA%E9%96%93%E3%83%88%E3%83%94%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/]] ページに曰く~
>ガウス過程に基づく連続空間トピックモデルを読んだ~
C++で実装した~
Doc2Vecとの比較など

-2017-04-22 [[ カリフォルニア大学バークレー校の研究者が、AIを用いた画像変換システム「CycleGAN」を開発しました。これを通すと、馬の写真がシマウマに、風景写真は絵画調に、夏の景色は冬にと描き換えられます。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1704/20/news107.html]]  例えば馬に人が乗った画像をシマウマに変換すると、人物まで縞模様になってしまいます。

-2017-04-19 [[技術書典2に、機械学習による音楽制作本と、ビジネス適用の進め方本を出展しました:https://www.wantedly.com/companies/tis/post_articles/59700]] こんな時代なんだなぁと。~
で記事で取り上げているGoogle Magentaとは?
--[[(2016-06-02) Googleの新プロジェクト「Magenta」、機械学習でアートを創造可能か:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/060201601/]] 記事に曰く
>Magentaは、機械学習を用いて優れたアートや音楽を生み出せるかどうかを試すプロジェクト。機械学習システム「TensorFlow」を使用し、ツールやモデルをオープンソースとしてGitHubで公開する。

--[[Google Magentaが新たに公開した2つの作曲ニューラルネットワーク(Lookback RNN,Attention RNN):http://qiita.com/YoshikawaMasashi/items/8f36d741b297dd57faa8]] 記事に曰く
> 先月2016年6月上旬にディープラーニングによって美術や音楽を生成することを目的としたプロジェクトMagentaは、第1弾としてBasic RNNを公開しました。この時点で、機械学習で作曲することに対する問題点がありました。このBasic RNNで生成された曲は、部分部分で聞くと、キーはバラバラでないし、一応音楽っぽいものにはなりましたが、コード進行はよくわからないし、曲の展開も変だし、メロディのつながりも微妙でした。~
 実は、長く続く構造(音楽でいうコード進行や曲の展開)は機械学習でとらえることはなかなか難しいのです。一方で人間はたやすくとらえています。今回新しく公開したLookback RNNとAttention RNNはBasic RNNよりこの長く続く構造を学習し生成しようと試みたものです。

--[[人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -:https://techcircle.connpass.com/event/54669/]]

--[[DeepLearningで自動作曲。GoogleのMagentaを自力で組んでみる。:http://7rpn.hatenablog.com/entry/2016/08/14/170024]]

-2017-04-19 [[週刊少年ジャンプの短命作品を,機械学習で予測する (前編:データ分析):http://qiita.com/haltaro/items/c54fa1855767f1a1abd5]]

-2017-04-19 [[かくしてグーグルは独自の「AI専用チップ」を開発した──音声認識や「AlphaGo」を支える驚異の技術:http://wired.jp/2017/04/18/google-building-ai-chip/]] 記事に曰く
>約6年前、グーグルがアンドロイド携帯に新しい音声認識機能を搭載した際、同社のエンジニアたちは現状のネットワークの規模では全然足りないと悩んだ。世界中のアンドロイド携帯で1日たった3分でも新しい音声検索機能が使われると、現状の2倍のデータセンターが必要になると彼らは気づいたのだ。

-2017-04-18 [[[Survey]Deep Networks with Stochastic Depth:http://qiita.com/supersaiakujin/items/eb0553a1ef1d46bd03fa]]
-2017-04-18 [[chainer-Variational-AutoEncoderを使ってみた:http://studylog.hateblo.jp/entry/2015/09/21/103835]]

-2017-04-18 Chainerでchatbot
--[[Chainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitterから学習データを取得してファインチューニング:http://qiita.com/GushiSnow/items/79ca7deeb976f50126d7]]
--[[python-rmtbot:A Slack bot written in Python that connects via the RTM API:https://github.com/slackhq/python-rtmbot]]
--[[LSTMで自然な受け答えができるボットをつくった:http://www.sekailab.com/wp/2015/11/02/lstm-general-responce-bot/]]
--[[Chainer-Slack-Twitter-Dialogueを動かすまでに試行錯誤したメモ:http://blog.cgfm.jp/garyu/archives/3385]]
--[[Wikipedia Entity VectorとWordNetで対話内容を選定し Chainer を用いたAttentionモデルで 発話内の重要な単語に着目するBotの作成:https://www.slideshare.net/Gushi/wikipedia-entity-vectorwordnet-chainer-attention-bot-61909169]]
--[[チャットボットをディープラーニングで作成:http://catindog.hatenablog.com/entry/2016/12/11/205637]]
--[[4_03 ニューラルネットワークのフレームワークであるChainerで始める対話Botの作成:https://www.youtube.com/watch?v=FCoML_cJzrk]]
--[[Chat bot made by the chainerbyOgushi Masaya:http://sssslide.com/www.slideshare.net/Gushi/chat-bot-madebythechainer]]
--[[Pythonを使ってSlack Botを作成してみた:http://www.monthly-hack.com/entry/2016/08/10/214146]]

-2017-04-17 [[猫でも分かるVariational AutoEncoder:https://www.slideshare.net/ssusere55c63/variational-autoencoder-64515581]] から
--[[Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric:https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf]]
--[[深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習(スライド):https://www.slideshare.net/masa_s/ss-62920389]] 、 [[その論文:https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/pdf/727.pdf]]

--[[GoogleのAIはどうやって「詩」を生成するのか:http://ksksksks2.hatenadiary.jp/entry/20160625/1466864561]]

--[[Deep Feature Interpolation for Image Content Changes:http://qiita.com/dsanno/items/d3bb8375285c0ea1e6d9]] 、[[Deep Feature Interpolation for Image Content Changes元論文:https://arxiv.org/pdf/1611.05507.pdf]]

--[[自作深層生成モデルライブラリの紹介:http://qiita.com/mms/items/c548ac3268e5a325b129]]

-2017-04-17 [[VAEと時系列を扱うVRAE:http://i101330.hatenablog.com/entry/2016/11/12/140402]]~
      [[Variational Recurrent Auto-Encoders:https://arxiv.org/pdf/1412.6581.pdf]]~
      [[Variational AutoEncoder (Nitta, Slides):https://www.slideshare.net/KazukiNitta/variational-autoencoder-68705109]]~
      [[VAEからCVAE with keras:http://ralo23.hatenablog.com/entry/2016/08/26/163556]]~
        [[Auto-Encoding Variational Bayes:https://arxiv.org/abs/1312.6114]]~
        [[Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models:https://arxiv.org/abs/1406.5298]]~
        [[Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models(Iwasawa氏の輪読スライド):http://deeplearning.jp/wp-content/uploads/2014/04/dl_hacks2015-04-21-iwasawa1.pdf]]~
      [[猫でも分かるVariational AutoEncoder - SlideShare:https://www.slideshare.net/ssusere55c63/variational-autoencoder-64515581]]~
      [[Variational Autoencoders (VAEs; 変分オートエンコーダ) (理論) - Qiita:http://qiita.com/cympfh/items/50b19933fd3834e86862]]~
      [[Recursive Autoencoderにもとづいた移動軌跡からの特徴量自動抽出手法の提案:http://db-event.jpn.org/deim2015/paper/214.pdf]]~
      [[Tutorial on Variational Autoencoders:https://arxiv.org/pdf/1606.05908.pdf]]~
      [[(2013)これもある意味Deep Learning,Recurrent Neural Network Language Modelの話:http://kiyukuta.github.io/]]~
      [[再帰ニューラルネットワークに関する良ページまとめ:http://qiita.com/komakomako/items/0d138e885bc8ba79c1cd]]~
      [[(2015)DeepLearningを使った実装を纏めてみた:http://nonbiri-tereka.hatenablog.com/entry/2015/12/17/004410]]~
      [[Deep Recurrent Neural Networkによる環境モニタリングデータの予測:https://kaigi.org/jsai/webprogram/2015/pdf/2C3-OS-06b-3.pdf]]

-2017-04-16 [[yasuhisa's blog:NLP2017の論文を読みました:http://www.yasuhisay.info/entry/2017/04/07/170000]]

-2017-04-13 
--jupyter notebook環境で、スライドはスライドモードのソース。1枚が1ブロック。スライドショーはショーボタン。
--jupyter nbconvert --to slides hoo.ipynbでhtmlファイルに変換。それを見せるディレクトリ(たとえばputlic_html下)に、reveal.jsパッケージ全体を置く(reveal.jsファイルのみでは不足)
--reveal.jsでfont-sizeを変更
--PDFに印刷するには、URLの最後に「?print-pdf」を入れる。
 http:// ... ... ... /presentation.slides.html?print-pdf#/
それで、ブラウザで「印刷」(Ctl-P)で全ページがPDF化される。大きさ上ページをはみ出すことがあるので注意。

--reveal.js利用時にThemeをパラメタで設定する方法 [[Reveal.js | テーマ:http://qiita.com/tbpgr/items/1782561aaa734e5edf8d]] 、 [[GitHubにあるreveal.jsソースのreveal.js/css/theme/:https://github.com/hakimel/reveal.js/tree/master/css/theme]]
--Jupyter notebookでThemaを(おき)変えるプログラム [[Jupyter のテーマを変える:http://qiita.com/mkisono/items/b77f8a9502c23a3dc610]] 、 [[jupyter-themes:https://github.com/dunovank/jupyter-themes/blob/master/README.md]]
--[[

-2017-04-13 [[IPython Notebookで卒論発表したいんじゃ:http://qiita.com/ssh0/items/8ae76ca0a0df1569462a:]] スライドの文字を全体に大きくしたい。

-2017-04-13 [[(2016-02-27)英ROLIのMIDIコントローラ「Seaboard RISE」国内発売。5Dタッチキー、Bluetoothワイヤレス接続対応:http://japanese.engadget.com/2016/02/26/roli-midi-seaboard-rise-5d-bluetooth/]]~
      [[音のセルフィーを実現する未来楽器たち ROLI|Roland Lamb:http://wired.jp/series/future-music-makers/02_roli/]]

-2017-04-13 [[超入門HTTPS:第2回 HTTPSの詳細:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1704/13/news030.html]]


-2017-04-12 [[GoogleのAutoDrawはAIを使って落書きをプロの絵に変えてくれる:http://jp.techcrunch.com/2017/04/12/20170411googles-autodraw-uses-machine-learning-to-help-you-draw-like-a-pro/]] 要するに手書きの絵が何であるかを認識して、それの模範となる絵を表示するということなのだが、別の解釈をすると、手書きのさまざまな絵のクラスタを分別し、その代表値を返してくれる、とみることもできる、のかな。

-2017-04-12 [[Googleの敵対的AI(GANs)はAI開発における現実データへの依存を減らす:http://jp.techcrunch.com/2017/04/12/20170411googles-adversarial-ais-could-lead-to-less-reliance-on-real-world-data/]] 舘君が取り上げたGAN/DCGANは確かに面白い(教師データへの依存が小さいという意味で)。

-2017-04-11 [[Wikipedia: Transduction (machine learning):https://en.wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning)]] 簡潔な説明。~
      [[Transductive Inference for Estimating Values of Functions :https://papers.nips.cc/paper/1699-transductive-inference-for-estimating-values-of-functions.pdf]]

-2017-04-10 [[「MOJIZO」古文書のくずし字解読アプリ 奈良文化財研究所などが公開:http://www.huffingtonpost.jp/2017/04/09/mojizo_n_15906852.html]] AIじゃないみたい。

-2017-04-10 [[(2016-12-01)ディープラーニングを使い強力な画像分析を可能にしたサービス「Amazon Rekognition」が登場:http://gigazine.net/news/20161201-amazon-rekognition/]]

-2017-04-10 [[ごみをのせるとAIが自動識別して分別してくれるRaspberry Pi搭載の自作リサイクルロボット「Recycle AI」:http://gigazine.net/news/20170410-recycle-robot-raspberry-pi/]]

-2017-04-10 [[聴衆の目をプレゼンに集中させられる多機能ポインタ:http://www.lifehacker.jp/2017/04/170410_lht_SPOTLIGHT.html]]

-2017-04-08 [[zi2zi: Master Chinese Calligraphy with Conditional Adversarial Networks:https://kaonashi-tyc.github.io/2017/04/06/zi2zi.html]]

-2017-04-08 [[GoogleのDeepMindが社内的に使っていたニューラルネットワークライブラリSonnetをオープンソース化:http://jp.techcrunch.com/2017/04/08/20170407google-deepmind-open-sources-sonnet-so-you-can-build-neural-networks-in-tensorflow-even-quicker/]]

-2017-04-08 おもしろい(連続)記事を見つけたのでメモ 目次:[[やわらかな知性〜認知科学から視た落語:http://dze.ro/columns/series/yawaraka]]、 [[第1回 落語を聴くときに働く知性とは?:http://dze.ro/columns/10026]] 以下それぞれ面白い。

-2017-04-07 [[Semi-Supervised Learning with Ladder Network(2015):http://papers.nips.cc/paper/5947-semi-supervised-learning-with-ladder-networks.pdf]] 、 [[……を読んだ・実装した:Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models ]]~
      [[Deconstructing the Ladder Network Architecture(2015):http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v48/pezeshki16.pdf]]~
      [[現在のDNNにおける未解決問題(2016-05):https://www.slideshare.net/DaisukeOkanohara/dnn-62218756]]~
      [[( 手法研究 )Ladder Network:http://qiita.com/HirofumiYashima/items/e7e090d374611388b58a]]~
      [[今年(2016)参考にさせてもらったChainerの論文実装、サンプルコード集(2016-12):http://studylog.hateblo.jp/entry/2016/12/05/125803]] LADDERもあり~
      [[mattya/chainer-semi-supervised:https://github.com/mattya/chainer-semi-supervised]]~
      [[word2vec, LDA, and introducing a new hybrid algorithm: lda2vec:http://sssslide.com/www.slideshare.net/ChristopherMoody3/word2vec-lda-and-introducing-a-new-hybrid-algorithm-lda2vec-57135994]]

-2017-04-07 [[Variational Autoencoder(VAE)で生成モデル:http://qiita.com/RyotaKatoh/items/b353d14a5d7c3edc0f3e]]~
      [[猫でも分かるVariational AutoEncoder:https://www.slideshare.net/ssusere55c63/variational-autoencoder-64515581]]~
      [[VAEからCVAE with keras:http://ralo23.hatenablog.com/entry/2016/08/26/163556]]~
      [[Variable Auto Encoder:http://nzw0301.github.io/notes/vae.pdf]]~
      [[Tutorial on Variable Auto Encoders:https://arxiv.org/pdf/1606.05908.pdf]]~
      [[(VAE元論文)Semi-supervised Learning with Deep Generative Models:https://arxiv.org/pdf/1606.05908.pdf]]~
      [[chainerの公式VAEサンプルをモダンに書いてみました。:http://qiita.com/crcrpar/items/0c1fb80ccd4bf80d845d]]~
      [[Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models (Chainer1.8でモデルM1、M2、M1+M2を実装):http://musyoku.github.io/2016/07/02/semi-supervised-learning-with-deep-generative-models/]]~
      [[Batch Normalization:ニューラルネットワークの学習を加速させる汎用的で強力な手法:https://deepage.net/deep_learning/2016/10/26/batch_normalization.html]]

      比較的わかりそうなプレゼンを追加 [[Semi-supervised Learning with Deep Generative Models(Yusuke Iwasawa):http://deeplearning.jp/wp-content/uploads/2014/04/dl_hacks2015-04-21-iwasawa1.pdf]]~
      [[Deep Learning Lecture 14: Karol Gregor on Variational Autoencoders and Image Generation:https://www.youtube.com/watch?v=P78QYjWh5sM]]

-2017-04-07 [[できるだけ丁寧にGANとDCGANを理解する:http://mizti.hatenablog.com/entry/2016/12/10/224426]]~
      [[はじめてのGAN:https://elix-tech.github.io/ja/2017/02/06/gan.html]]

-2017-04-07 [[ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる(2015-12):http://qiita.com/inuscript/items/54daa5aedde599e2637c]]~
      [[The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks 文字ごとのLSTMニューラルネット言語モデルでテキスト(シェークスピア)、Wikipediaページ、コード(Linuxのカーネル)などを自動生成する話(2015-05):http://qiita.com/GushiSnow/items/c0ff3f213cade8b760b8]]~
      [[The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(2015/05):http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/]]

-2017-04-07 [[Chainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitterから学習データを取得してファインチューニング(2016-05):http://qiita.com/GushiSnow/items/79ca7deeb976f50126d7]]~
      [[PyCon 2016で発表したChat Botをコードベースから解説(Chainerを利用した雑談応答編)(2016-12):http://qiita.com/GushiSnow/items/eef255eb687a0dbdf190]]~
      [[Chainerを用いた対話システムの実装【seq2seq】(2017-02):http://qiita.com/takumi_TKHS/items/54d6551c97ef84c4d141]]~
      [[Chainer-Slack-Twitter-Dialogueを動かすまでに試行錯誤したメモ(2016-05):http://blog.cgfm.jp/garyu/archives/3385]]~
      [[Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network Models(2016-04):https://arxiv.org/pdf/1507.04808.pdf]]


-2017-04-07 [[忘れていた、今年3月の言語処理学会年次大会の発表一覧:http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/]]

-2017-04-07 [[NVIDIA、最上位GPU「TITAN Xp」を発表--3840基のCUDAコア搭載:https://japan.cnet.com/article/35099436/]]

-2017-04-07 (TensorFlow)[[TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する:http://qiita.com/jintaka1989/items/3b70b5c5541620536fa2]]~
-2017-04-07 [[Deep Learningと音声認識:https://research.preferred.jp/2015/07/deep-learning-speech-recognition/]]~
      (概要)[[音声認識と深層学習:https://www.slideshare.net/pfi/ss-50580059]]~
      (Julius)[[Julius:http://julius.osdn.jp/]]~
      (Juliusまとめ(古い))[[Julius/音声認識関連:http://qiita.com/hiroyuki_hon/items/9e37d5e1fa8c6dff508d]]~
      (Kaldi)[[音声認識システム Kaldiを試しに動かしてみた:http://qiita.com/GushiSnow/items/43d5916cc8a0c939f1dd]]~
      (LSTM)[[Chainerで学ぶLSTM:http://kivantium.hateblo.jp/entry/2016/01/31/222050]]~
      (seq-seqモデル)[[TensorFlowで単純なseq2seqモデルとattention seq2seqモデルを比較してみた:http://gtech.hatenablog.com/entry/2016/11/28/114821]]~
      (強化学習)[[深層強化学習ライブラリChainerRL:https://research.preferred.jp/2017/02/chainerrl/]]~
      (強化学習)[[深層強化学習による自動駐車の実装:https://research.preferred.jp/2017/03/deep-parking/]]

-2017-04-05 [[無料でロイヤリティフリーの楽曲を人工知能で作曲し放題、ダウンロードもできる「Amper Music」:http://gigazine.net/news/20170406-amper-music/]]


-2017-04-05 [[PFN 2017夏季 インターン募集:https://www.preferred-networks.jp/ja/news/internship2017summer_jp]]

-2017-04-05 [[アドビが新フォント「源ノ明朝」を無償配布 日本語、簡体/繁体中国語、韓国語に7パターンの太さで完全対応:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1704/04/news118.html]] 記事に曰く:書体の開発にはアドビとGoogleが共同で取り組み、日本語はイワタ、中国語はChangzhou SinoType、韓国語はSandoll Communicationがパートナーとして参加。SandollのCEO・Geumho Seokさんは同フォントについて、「これは、複数言語を取り扱うデザイナーにとっては重要なリリースです。これらのフォントによって、Unicode でテキストを表示したときに『文字化けが発生しない(空白の四角形(□)が表示されない)』という目標が達成されます」とコメントしています。

-2017-04-05 [[テキスト→音声変換の「Text To Speech API」の使い方と、2017年3月現在のWatsonとの違い:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1704/05/news016.html]]  紹介に曰く:コグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していく連載

-2017-04-03 [[日本IBM、Watsonベースの「チャットボット」日本語版を投入:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/040300998/]]  記事に曰く
>Workplace Support Services with Watsonは、「チャットボット」機能を提供するサービス。あらかじめQA集を蓄積しておけば、チャットなどでの質問に対し、自動で回答を返す。やり取りを繰り返すことで、回答精度を高めることも可能だ。


-2017-04-03 [[人工知能に「科学論文の査読」ができたら「最強」だ──開発めざす出版社も登場:http://wired.jp/2017/04/03/ai-can-solve-peer-review/]] 機械の方がいっそフェアかもね。


-2017-04-02 [[「大聖堂」にコンピューターの未来を見た──ITがもたらす新しい中世と心の世界:http://wired.jp/2017/04/01/turing-cathedral/]]

-2017-03-30 [[Sequence-to-sequence Learning in Text Summarization:https://www.youtube.com/watch?v=-mtgErcMa_w]] by Kikuchi Yuta (Preferred Networks)

-2017-03-30 [[Dive into practical reinforcement learning in this online-friendly crash course. Loads of resources + real examples. :https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL]]


-2017-03-30 [[人工知能は「機械同士で会話する」独自の言語を覚え始めている:http://wired.jp/2017/03/30/bots-learn-speak-language/]]

-2017-03-29 [[Googleが同社のオープンソースプロジェクトをすべて一箇所にまとめたサイトをオープン、関連ドキュメントも充実:http://jp.techcrunch.com/2017/03/29/20170328google-launches-new-site-to-showcase-its-open-source-projects-and-processes/]] 記事に曰く~
Googleが今日(米国時間3/28)、同社のオープンソースプロジェクトをすべて一箇所にまとめたサイトを立ち上げる。~
これらのプロジェクトのコードは今後もGitHubと、Google自身がホストしているgitサービス上にあるが、この新しいサイトの機能はそれらのための中央的ディレクトリ(目録)だ。しかもGoogleのプロジェクトを陳列するだけでなく、Googleがソースコードをオープンにする場合のGoogle独自の“やり方”を開示することも目的だ、という。

-2017-03-29 [[ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」:http://gigazine.net/news/20170329-deep-photo-style-transfer/]]

-2017-03-29 [[東大新卒が入社する50人以下の中小企業は何が違うのか:http://diamond.jp/articles/-/122834]]~
この種の話はもっと大きな声で騒いでほしいなぁ。
小回りの利く小さな企業、やる気、「おもしろい」、
長期のアルバイトやインターンシップでの採用(学生側からも企業選択)、
どれも≪あるべき≫姿だと思うんだが。~
1つ気に入らないのは、メジャーが「東大卒」だということ。これはある確率では当たるが
必ずしもそうでもない(≪はず≫だし、≪そうであるべき≫)。

-2017-03-28 [[Python Fire:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1703/28/news021.html]]  曰く~
Python FireはPythonコードに対するコマンドラインインタフェースを自動生成するライブラリ。グーグルがオープンソースプロダクトとして公開している。

-2017-03-27個人メモ [[media Wiki Alternative parsers:https://www.mediawiki.org/wiki/Alternative_parsers]]   [[Wikipedia Extractor:http://medialab.di.unipi.it/wiki/Wikipedia_Extractor]] と [[GitHub〜WikiExtractor:https://github.com/attardi/wikiextractor]]

-2017-03-27 [[論文からポスターを自動生成 &#8211; Learning to Generate Posters of Scientific Papers:http://createwith.ai/paper/20170325/328]]  いいねぇ。

-2017-03-22 [[人工知能や機械学習のパフォーマンスを最大50倍に向上させ10倍も高速化できるARMの「DynamiQ」:http://gigazine.net/news/20170322-arm-dynamiq/]]

-2017-03-21 [[人工知能は「常識」を持てるのか--FacebookのAI研究者が語る:https://japan.cnet.com/article/35098179/]] 記事に曰く
> 人によって備えている常識の程度には差があるかもしれないが、「常識」とは(曖昧な概念ではあるにせよ)、込み入った状況において、明確な情報に頼るのではなく、自分自身の経験と世界観に基づいて公平かつ正当な判断を下す、という概念のことである。AIはこのことに苦戦している。
> このような直観は人間らしい概念だが、FacebookのAI研究グループ担当ディレクターのYann LeCun氏によると、ニューラルネットワークとマシンビジョンの飛躍的な進歩により、将来的に常識を備えたソフトウェアが登場する可能性があるという。

-2017-03-20 [[(Atom)スニペットの使い方:http://rfs.jp/sb/atom-github/atom05_snipet.html]] 

-2017-03-20 [[marked.js使ってみた:http://qiita.com/tukiyo3/items/b5180233843497103e8a]] これだけで済む。

-2017-03-20 WordPressにMarkdown
--[[【WordPress】ライティングを爆速化!Markdown導入プラグイン2つ&記法を簡単に紹介:http://webshufu.com/markdown-on-save-improved/]]
--[[JP Markdown:https://ja.wordpress.org/plugins/jetpack-markdown/]] JetPackからMarkdownのみ抜き出したプラグイン
--[[Jetpack:https://ja.wordpress.org/plugins/jetpack/]]  フルJetPack


-2017-03-20 何度見ても忘れる [[Apache に関する SELinux の設定 (CentOS):http://qiita.com/100/items/f7f43994568836b4a453]]

-2017-03-20 [[門田 幸二のホームページ:http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/]]~
      [[トランスクリプトーム解析 (シリーズ Useful R 7) 単行本 2014/4/9 門田 幸二 (著), 金 明哲 (編集):https://www.amazon.co.jp/%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%A0%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-Useful-R-7/dp/4320123700]]

-2017-03-19
--[[ウィキペディア Fastq:https://ja.wikipedia.org/wiki/Fastq]]
--[[NGS解析で使われるファイルのフォーマット:http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/bioinfo_ngs_sokushu_2014/20140910_4-3_NGS.pdf]]
--[[FASTQ format について:https://github.com/dritoshi/ngstips/blob/master/qc/fastq.md]]
--[[次世代シーケンスデータの視覚化:http://motdb.dbcls.jp/?plugin=attach&pcmd=open&file=20140703_Sato_up.pdf&refer=AJACS46]]
--[[QC の道 その1:http://blog.amelieff.jp/?day=20120604]]、 [[QCの道 その2:http://blog.amelieff.jp/?eid=182142]]、 [[QCの道 その3:http://blog.amelieff.jp/?day=20120620]]、 [[QCの道 その4:http://blog.amelieff.jp/?eid=183136]]
--[[テスト用Fastqファイルを作る:http://blog.amelieff.jp/?eid=206290]]
--[[解析に適したリード前処理を行うために:https://jp.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/apac/japan/documents/pdf/2015_techsupport_session10.pdf]]
--[[次世代シーケンサーデータの解析手法―第4回クオリティコントロールとプログラムのインストール:https://www.jstage.jst.go.jp/article/jslab/26/2/26_124/_pdf]]
--[[RNA-Seqデータ解析リテラシー:https://jp.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/apac/japan/documents/pdf/2011_illumina_rna-seq_session3.pdf]]

--[[Phred クオリティスコア:https://bi.biopapyrus.net/rnaseq/qc/fastq-quality-score.html]]
--[[fastqファイルのクオリティチェック(fastq_illumina_filterを使ってみた):http://non-bioinfomatician.blogspot.jp/2013/03/fastqfastqilluminafilter.html]]

--[[NextSeq 500から得られるデータのFASTQ変換:https://jp.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/apac/japan/documents/pdf/2014_techsupport_session14.pdf]]
--[[大きいfastqファイルを分割マッピング(tophat, linux):https://sites.google.com/site/scriptofbioinformatics/ngs-guan-xi/dakiifastqfairuwo-fen-gemappingu-tophat-linux]]
--[[fastqファイルからランダムサンプリングする:http://qiita.com/joemphilips/items/0f8531c18e36159cb213]]
--[[NCBI SRA (Short Read Archive) 形式から fastq 形式に変換する Makefile:http://qiita.com/yk-tanigawa/items/f78834d697daf23378b0]]
--


-2017-03-19 改めてxrdp周り
--[[CentOS 7にxrdpをインストールする(2014年12月19日):https://orebibou.com/2014/12/centos-7%E3%81%ABxrdp%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%99%E3%82%8B/]]
--[[xrdp を用いて Windows から CentOS にリモート デスクトップ接続する(2014/9/23):http://kogelog.com/2014/09/23/20140923-02/]]
--[[XRDPのインストール方法(2015年 6月 13日):https://www.hiroom2.com/2015/06/13/xrdp%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E6%96%B9%E6%B3%95/]]

--[[Windows からデスクトップ機能を使用して Amazon EC2 Linux インスタンスに接続する方法を教えてください。:https://aws.amazon.com/jp/premiumsupport/knowledge-center/connect-to-linux-desktop-from-windows/]]

-2017-03-16 [[ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発:http://gigazine.net/news/20170315-elastic-weight-consolidation/]]

-2017-03-15 [[社長は消える、スナックのママは生き残る」:http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/252773/030600035/]]  曰く <クリエイティブワーク、創造的な仕事以外に、もうひとつ、人間じゃないとできない仕事ってあるんです。それは、「人づきあい」。ヒューマンタッチな仕事は、むしろこれから大きな価値を持つようになります。たとえば、保険の外交員のお仕事。>

-2017-03-15 [[Googleストリートビューと機械学習の組み合わせが「選挙でどの政党が勝つか」を予測する:http://wired.jp/2017/03/14/street-views-americans-vote/]]

-2017-03-15 [[Pfiから自然言語処理と機械学習の部門がスピンアウト、新会社「レトリバ」が2.5億円を調達:http://jp.techcrunch.com/2017/03/14/pfi-retriva/]]

-2017-03-14 [[日本の生徒は一夜漬け多い 米中韓の高校生と比較調査:https://www.kyobun.co.jp/news/20170313_05/]]

-2017-03-14 MarkdownによるCMS
--[[Pico:http://picocms.org/]] プラグイン等が付いてこないためややハードル高いとかの評あり
--[[MDwiki:Markdownベースの超シンプルCMS:http://www.catch.jp/wiki/?MDwiki]]
--[[Coqoo:http://www2.bio.keio.ac.jp/]] PicoのExtensionとか。リンク先coqoo.net不明。 [[Githubにはあり:https://github.com/geeks-dev/Coqoo]]
--[[adiary:https://adiary.org/]]
--[[DokuWiki:https://www.dokuwiki.org/ja:dokuwiki]]
--[[HEXO:https://hexo.io/]]

-2017-03-14 [[WebRelease 2 Version 2.70 の新機能のご紹介:https://www.frameworks.co.jp/features/ao2spf0000008nbe.html]]

-2017-03-14 [[Markdownテキストでシーケンス図とフローチャートを描く:http://qiita.com/ka215/items/a709665cb34c505ccf1f]] と [[Markdownでシーケンス図を書いてGithubのREADME.mdに埋め込む:http://qiita.com/furu8ma/items/2704e7d44424589fb53b]](前者を参照)~
      [[Markdownで画像を表示する:https://gist.github.com/Tatzyr/3847141]](jpgファイルなどを ![テキスト](http://画像ファイル.jpg)などと書ける)~
      [[様々な機能を備えたMac用Markdownエディタ「Typora」がシーケンス図やフローチャートなどのダイアグラム表示をサポート。:http://applech2.com/archives/20160820-typora-markdown-support-diagrams.html]] Mac用にはエディタもあるでよ、という話

-2017-03-14 [[静的HTMLで、インクルードを実現するためのJavaScript:http://d.hatena.ne.jp/kenpoco/20080501/1209636103]]

-2017-03-14 [[世界最高峰の人工知能学会「AAAI」では何が語られているのか(前編):https://japan.zdnet.com/article/35097462/?tag=zdnw&utm_source=zdnet&utm_medium=newsletter&utm_campaign=newsletter]]

-2017-03-13 [[GPUを使ってH.265で爆速エンコードが可能な無料ソフト「A’s Video Converter」を使って4Kムービーをエンコードしてみた:http://gigazine.net/news/20170311-as-video-converter/]]

-2017-03-08  [[GoogleドキュメントからWordPress.comに記事を投稿できるようになった:http://jp.techcrunch.com/2017/03/08/20170307wordpresscom-now-lets-you-write-and-collaborate-in-google-docs/]]

-2017-03-06 何か受けてるみたい [[平面の絵を3次元にするアプリ『Mental Canvas』がスゴい「不思議な感覚になる、漫画が動かせるぞ」:https://togetter.com/li/1086548]]

-2017-03-03 [[第17回IPABシンポジウム/機械学習と人工知能:http://www.ipab.org/news/symp2016]] へ行ってきた。~
      岡野原さんのスライドがネットに上がっている: [[IPAB2017 深層学習を使った新薬の探索から創造へ:http://www.ipab.org/news/symp2016]]


-2017-03-02 [[「情報処理学会公式LINEスタンプ」一部イラストを配布開始:http://www.ipsj.or.jp/magazine/linestamp.html]]~
>このたび、LINE の公式オンライストア「LINE STORE」に情報処理学会公式LINE スタンプ#include < 情報系技術者の日常.h> をリリースいたしました(プレスリリースはこちら)。このスタンプの一部のイラストを、LINE 以外でも画像ファイルとして使用していただけるように無料でダウンロードできるようにいたします。ぜひダウンロードして研究発表や資料作成などにご利用ください。~
<誰だ? こんなもん始めたやつは?

-2017-03-02 [[将来、誰もが「ジョブズ並のプレゼン」をできるようになるかも【ライフハッカーJOB】:http://www.lifehacker.jp/2017/03/170301_lifehacker_job.html]] こういう発想は大事だと思うな。


-2017-03-01 [[Wi-Fi/Bluetooth対応の「Raspberry Pi Zero W」--幅広いニーズに対応:https://japan.cnet.com/article/35097336/]] 英Raspberry Pi財団は、小型コンピューティングボードの新モデル「Raspberry Pi Zero W」を発表した。Wi-FiとBluetooth機能が追加され、価格は10ドル~
      [[10ドルのRaspberry Pi Zero Wは最初からWi-FiとBluetooth内蔵の超便利なラズパイだ:http://jp.techcrunch.com/2017/03/01/20170228the-10-raspberry-pi-zero-w-is-the-teeniest-little-wi-fi-enabled-computer-youve-ever-seen/]]

-2017-02-25 [[Googleがハッシュ関数「SHA-1」を破ることに成功:http://gigazine.net/news/20170224-google-cwi-break-sha-1/]]

-2017-02-24 個人メモ [[MayDay Air Crash Investigation(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%83%87%E3%83%BC!:%E8%88%AA%E7%A9%BA%E6%A9%9F%E4%BA%8B%E6%95%85%E3%81%AE%E7%9C%9F%E5%AE%9F%E3%81%A8%E7%9C%9F%E7%9B%B8]]

-2017-02-23 [[単語分散表現を用いた多層 Denoising Auto-Encoder による評価極性分類:http://cl.sd.tmu.ac.jp/~peinan/mthesis.pdf]] 実に同じようなことを考えるものだなぁ。

-2017-02-23 [[地震古文書を解読するプロジェクト「みんなで翻刻してみた」がニコニコで始動 ユーザーと地震史料のデータ化を目指す  Webアプリを使ったユーザー参加型の翻刻プロジェクトです。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1702/22/news155.html]]

-2017-02-22 [[PythonとJupyter Notebookを使ってデータと遊ぶ方法:http://www.madopro.net/entry/2016/08/29/081937]] こんな記事があった。

-2017-02-22 [[「Raspberry Pi Zero」の国内販売スタート--価格は税別650円:https://japan.cnet.com/article/35096994/]]  ケイエスワイは2月21日、シングルボードコンピュータ「Raspberry Pi Zero」の取り扱いを開始したと発表した。価格は税別650円。

-2017-02-22 [[人工知能Watson、「家庭教師」になる。:http://www.lifehacker.jp/2017/02/170221_mugendai.html]] 2016年10月25日、世界最大の出版社であるピアソンは、同社の教育デジタル・ソリューションにWatsonのコグニティブ機能を導入することを発表しました。ピアソンのサービスは、1300万人を超える大学生にグローバルな学習コンテンツを提供するもので、Watsonはオンライン学習コースのデジタル・チューター(家庭教師)の役割を担います。


-2017-02-22 [[ボカロ曲の歌詞を通じて英語・数学を学習 「ボカロで覚える参考書」第2弾発売  中学3年間分の要点を、関連した歌詞から覚えられる。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1702/21/news133.html]] かなり頭痛いぞ。

-2017-02-20 [[Kindle Paperwhiteを購入したらまず覚えておきたい5つの使い方(ストア, PDF, ePub, 画像zipアーカイブなど):http://netbuffalo.doorblog.jp/archives/4246385.html]]~
     [[KindleでPDFが読めるよ!PDFファイルをKindleアプリに読み込む方法:http://takaslife.com/2014/01/12/kindle-pdf-import/]]

-2017-02-20 
--[[Google Cloud Speech API Python Samples:https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/master/speech/grpc/README.rst]]
--[[Pythonを使って、Google Speech APIv2による音声ファイル認識:http://qiita.com/clock/items/cb0cfce139af747a3c9f]]
--[[Pythonで音声信号処理:http://aidiary.hatenablog.com/entry/20110514/1305377659]]
--[[Pythonで音の波形を表示(Wavファイル):http://denshi.blog.jp/signal_processing/python/wave_plot]]
--[[Pythonでマイクからの音を録音(pyaudio使用):http://www.ningendesu.net/?p=655]]
--[[WAVファイル, MP3ファイルを無音部分で分割:http://chachay.hatenablog.com/entry/2016/10/03/215841]]  Audacityでやっても分割前の空音が残ってしまったり、保存時のファイル名指定が面倒だったり、 なかなか思い通りにならなかったのでPythonで処理しました。
--
--[[MP3 音楽料理教室:http://www.geocities.co.jp/SiliconValley/9964/music/mp3_make3.html]]
--[[mp3 ファイルの無音部分を自動判別して分割する(mp3DirectCut):http://make.makeall.net/archives/1060]]
--
--ffmpegのインストール rpmから楽する方法(rpmが多少古い) [[How to Install FFMPEG on CentOS 7:http://linoxide.com/linux-how-to/install-ffmpeg-centos-7/]]

-2017-02-20 [[日々の細かい“調整”が運用のキモ--SNSアカウント育成管理ツール5選:https://japan.techrepublic.com/article/35096492.htm]]

-2017-02-20 [[Chrome拡張機能「LiveMd」でお手軽MarkDown生活:http://unskilled.site/chrome%E6%8B%A1%E5%BC%B5%E6%A9%9F%E8%83%BD%E3%80%8Clivemd%E3%80%8D%E3%81%A7%E3%81%8A%E6%89%8B%E8%BB%BDmarkdown%E7%94%9F%E6%B4%BB/]]~
      [[EvernoteにMarkdown記法でメモできるChromeアプリ「Marxico」が便利:https://nelog.jp/marxico]] Evernoteとリンク、編集はMarkDown記法~
~
      [[Markdownでプレゼン用スライドをつくる方法いろいろ:http://qiita.com/shu223/items/7193ca05bb8a75fe4854]] この中のremarkがよさそう~
      [[Remark:https://remarkjs.com/]]~
      [[RemarkのGetting Started:https://github.com/gnab/remark/wiki]]~
      要するに、Markupの前後にHTML(js)を追加してブラウザで見るとプレゼンになる。

-2017-02-20 [[USBひとつを12のコネクタに拡張するマルチハブ:http://www.lifehacker.jp/2017/02/170220_lht_multihub.html]] ふえっ、すごい。

-2017-02-20 [[AIと自然に会話する未来へ向けて--マイクロソフトの新たな戦略:https://japan.cnet.com/article/35096636/]] これって、羽方君の卒論のテーマ?

-2017-02-20 [[「Deep Learningをサービスに導入したい!」人が泣かないために知っておきたいこと:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1702/15/news014.html]]

-2017-02-19 [[Free PDF to Text Converter:http://www.lotapps.com/free-pdf-to-text-converter.html]]

-2017-02-19 [[linux オーディオファイルを無音のところで分割:https://tech.mktime.com/entry/79]] MP3にしておいてsoxで分割できるらしい~
      [[Google Speech APIで音声認識する:https://blog.spot-corp.com/ai/2016/07/28/cloud_speech_api.html]]~
      [[Google Speech API を手軽に試せる環境を Docker で構築した:http://qiita.com/dogwood008/items/f0b57d45713fd1819b49]]~
      [[Google Speech API をストリームで利用してみた:http://qiita.com/voluntas/items/fb9fc621947272928df4]]~
      [[TwilioとGoogle Cloud Speech APIで電話の内容を文章に変換する:http://dev.classmethod.jp/cloud/aws/voice-to-text-with-twilio-and-speech-api/]]~
      [[Google Speech APIを使えるようになるまで:http://qiita.com/lethe2211/items/7c9b1b82c7eda40dafa9]]

-2017-02-18 
--[[【英語】コーパスサイトまとめ:https://matome.naver.jp/odai/2139371761699903401]]
--[[COCA の使用方法について:http://isyoichi.seesaa.net/article/288357967.html]]
--[[All Our N-gram are Belong to You:https://research.googleblog.com/2006/08/all-our-n-gram-are-belong-to-you.html]]
--[[大規模日本語 n-gram データの公開:https://japan.googleblog.com/2007/11/n-gram.html]]
--[[Google Books Ngram Viewer:https://books.google.com/ngrams]]

-2017-02-18 [[サイトの「HTTPS化」が世界的に進んで大きなターニングポイントを迎える:http://gigazine.net/news/20170218-https-adoption-tipping-point/]]

-2017-02-17 
--[[Chainer公式チュートリアル1/5(日本語訳):http://robotics4society.com/2016/06/23/chainer-tutorial1/]]
--[[chainerの使い方:http://ai-programming.hatenablog.jp/entry/2016/03/03/175252]]
--[[Chainerチュートリアル の和訳【Chainerの紹介と多層パーセプトロン】:http://www.iandprogram.net/entry/chainer_japanese]]
--[[Chainerで始めるニューラルネットワーク:http://qiita.com/icoxfog417/items/96ecaff323434c8d677b]]
-
--[[【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる:http://qiita.com/kenmatsu4/items/99d4a54d5a57405ecaf8]] コードは [[Autoencoder with chainer:https://gist.github.com/matsuken92/3b945f3ea4d07e9dcc0a]]
--[[ChainerでAutoencoder(+ trainerの使い方の備忘録):http://qiita.com/trtd56/items/acf42277c29b57c05651]] コードは [[Autoencoder:https://github.com/trtd56/Autoencoder]]
--[[ChainerでDeep Autoencoderを作ってみる:http://qiita.com/nykergoto/items/bb49e1ab8770f6bfb7d1]]

-2017-02-17 [[東工大スパコン「TSUBAME3.0」が今夏稼働、深層学習の国内最強マシンに:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/021600828/]] ますます「使いこなす」技術が必要になりそうだ。

-2017-02-17 [[2to3を使ってコードをPython 3に移植する:http://diveintopython3-ja.rdy.jp/porting-code-to-python-3-with-2to3.html]] Python2と3の違いのリストとしても便利。

-2017-02-17 
--[[次世代シーケンサーデータの取り扱いと疾患ゲノム解析の基礎:http://togotv.dbcls.jp/ja/ajacs2015026.html]]
--[[フリーソフトて&#12441;はし&#12441;めるNGS融合遺伝子解析入門:http://www.slideshare.net/Amelieff/ngs-62519245]]
--[[NGSでできることを網羅した入門書:https://jp.illumina.com/landing/ads/illumina_sequencing_introduction_j.html?gclid=COLs3NvoldICFYVhvQodo7wFww]]

-2017-02-16 [[Watsonみたいにクイズにめっぽう強いQA Engineを開発したStudio Ousiaが1.5億円を追加調達:http://jp.techcrunch.com/2017/02/16/studio-ousia/]]~
      [[Studio Ousia、人工知能のクイズコンペティションで優勝(2016-06-08):http://www.ousia.jp/ja/page/ja/2016/06/08/naacl-quiz-bowl/]]~
      [[Okapi BM25〜Wikipedia:https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25]]
      [[確率的情報検索 Okapi BM25 についてまとめた:http://sonickun.hatenablog.com/entry/2014/11/12/122806]]~
      [[NAACL: The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics:http://naacl.org/]]

-2017-02-16 [[利用広がるTensorFlow、バージョン1.0がリリース:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1702/16/news051.html]]~
>TensorFlow 1.0では処理の大幅な高速化が実現するとともに、ハイレベルAPIを実装。また、Python APIの安定性向上により、新しい機能を簡単に取り込めるようになったという。

-2017-02-16 [[SNS情報から個人の趣向を丸裸にし投票行動を自在に操作する影のネット戦略がトランプ大統領を誕生させた:http://gigazine.net/news/20170216-propaganda-machine/]] きなくさい。

-2017-02-16 [[Amazonの複数人で音声&ビデオ通話ができる新サービス「Amazon Chime」を使ってみた:http://gigazine.net/news/20170216-amazon-chime/]] 結局、たまにしか使わない機能はサービスとして時間切り売りしてシェアさせると安い、という話だな。

-2017-02-16 [[最速10秒で出品できる本専用のフリマアプリ「ブクマ!」:http://www.lifehacker.jp/2017/02/170215_bukuma.html]]

-2017-02-16 [[DeNA TechCon 2017での講演資料を公開しました。新しい内容は、がんの予測、絵の生成(GANの近況、PaintsChainer)、Chainerの分散学習です:http://www.slideshare.net/pfi/dena-techcon-2017]]

-2017-02-15 [[蹴られても倒れない!二足歩行ロボット「Cassie」とは:http://www.lifehacker.jp/2017/02/170215_gizmodo_mediagene.html]] 止まっているときにもひょこひょこしないのが、とても感じいい。

-2017-02-14 [[MITが音声認識機能を低電力チップに収めることに成功、音声が聞こえたときだけ本体部が動き出す:http://jp.techcrunch.com/2017/02/14/20170213mit-speech-chip/]]

-2017-02-14 [[プレゼンが全然伝わらない…滑舌を良くしたい!:http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/16/091500010/021300011/]]

-2017-02-13 [[クレジット記載なしで使用できる著作権フリーのBGM・効果音を無料ダウンロードできる「タダオト」:http://netafull.net/web/054770.html]]

-2016-02-12 [[Andrew Ng: Artificial Intelligence is the New Electricity:https://www.youtube.com/watch?v=21EiKfQYZXc&feature=youtu.be]]

-2017-02-12 [[VGG16のFine-tuningによる17種類の花の分類:http://aidiary.hatenablog.com/entry/20170131/1485864665]]

-2017-02-07 [[Deep Learningの恩恵を手軽に活用できるコグニティブサービスとは:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1702/07/news016.html]]

-2017-02-06 [[「いらすとや」のフリー素材を使って入力した文章を画像に変換する「いらすとか」:http://gigazine.net/news/20170206-irasutoya-irasutoka/]] これってAIでもっと精度を上げられるんじゃ?

-2017-02-06 [[HTTPで稼働しているWordPressサイトを「常時SSL、HTTP/2化」する方法(準備編):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1702/06/news006.html]]~
      [[HTTPで稼働しているWordPressサイトを常時SSL、HTTP/2化する方法(実践編):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1702/13/news003.html]]

-2017-02-03 [[LUISを使って頭の悪いLINE Botを作ってみよう! :http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1702/03/news026.html]]

-2017-02-02 [[chainerMNによる分散学習:https://www.youtube.com/watch?v=wPr-yuJjvFQ]]

-2017-02-01 [[Convolutional Neural Netwoks で自然言語処理をする:http://www.slideshare.net/sheemap/convolutional-neural-netwoks]] トレンドという噂を聞いたけれど、ホント?

-2017-02-01 [[質問の意味を理解して回答を探すFAQエンジン、NTTコムがサービス提供:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/013100299/]]

-2017-01-31 [[AIによる線画の自動着色の精度が凄い未来感!ソースも公開中!(世永玲生)色指定するだけで自動で彩色!しかもクオリティが高い!:http://japanese.engadget.com/2017/01/30/ai/]]

-2017-01-31 [[LUIS(自然言語解析サービス):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1701/31/news028.html]]
> LUIS(Language Understanding Intelligent Services)はマイクロソフトがCognitive Servicesの一部として提供する自然言語解析サービス。LUISでは自然言語を理解するためのモデル(LUISアプリ)を開発者が構築し、それを基にLUIS自身が学習を積んでいくことで、ユーザーが「何をしたいのか」(インテント、意図)と関連する情報(エンティティ)を取り出せるようになる。    

-2017-01-31 [[AWSのディープラーニングフレームワークMXNetがApacheソフトウェアの一員になる、対TensorFlow戦略の一環:http://jp.techcrunch.com/2017/01/31/20170130mxnet-accepted-to-the-apache-incubator/]]

-2017-01-30 [[AI技術を使って顔写真を笑顔にするアプリ「FaceApp」が公開 真顔でも白い歯を見せる想像以上のいい笑顔に:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1701/29/news024.html]] DCGANかなぁ?

-2017-01-28 [[IBMの機械学習フレームワークPower AIがGoogleのTensorflowをサポート、Intelより一歩遅れて:http://jp.techcrunch.com/2017/01/27/20170126ibm-adds-support-for-googles-tensorflow-to-its-powerai-deep-learning-framework/]]

-2017-01-28 [[PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/012700269/]]

-2017-01-27 [[米IBM、機械学習ソフトウエア群「PowerAI」でGoogleの「TensorFlow」をサポート:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/012700262/]]

-2017-01-27 [[Googleの開発者が作った3時間でディープラーニング(深層学習)をスライドとムービーで学べる集中レッスン:http://gigazine.net/news/20170127-learning-tensorflow-3hours/]]

-2017-01-25 [[仕事で使えるチャットボットをレンタルできる「direct bot RENTAL」:http://japan.cnet.com/news/service/35095511/]]

-2017-01-25 [[グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ:http://japan.cnet.com/news/service/35095490/]]~
      [[GoogleがRaspberry Piで機械学習や人工知能を使えるツールを開発か:http://gigazine.net/news/20170127-google-develop-ai-raspberry-pi/]]

-2017-01-24 [[日本で「生産性が上がる新型ブラウザー」がひそかに人気:http://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/pickup/15/1003590/011600733/]] Vivaldiというのがあるそうな。

-2017-01-18 [[平成28年度教育改革FD/ICT理事長・学長等会議資料:http://www.juce.jp/LINK/rijicho/2016/shiryou.html]]

-2017-01-18 [[Herokuでbotを運用する時代は終わった。これからはIBM Bluemixを使って無料で運用する:http://qiita.com/akameco/items/39a55635ceb0ba185b7f]] う〜ん。
>herokuは素晴らしい環境です。が、無料でbotをつくるとなると話は少し変わってきます。~
30分アクセスしなければスリープ~
24時間連続で動かすことができない(6時間のスリープ)
>[[Herokuが再度料金体系変更 - flexible free dyno hoursで月1000時間の無料枠(ただし全アプリ横断で):http://qiita.com/tomomichi/items/7904dfcdabb7acc8a286]]
>結局1日18時間に減っていた無料枠すらもなくなり、全アプリで1000時間を分け合うことになるため、より無料プランの制限が厳しくなったというのが実情のようです。~
注力したい(けどお金はかけたくない)アプリが1つだけの場合は、24時間稼働に戻せるのでよさそうですが、無料で色々アプリを動かしておくという用途だともうHerokuはきびしそうですね。

-2017-01-18 [[登録不要で自由に記事をかくことができるサービス「I/O」:http://www.lifehacker.jp/2017/01/170117_io.html]]

-2017-01-18 [[タスク管理ツール「Trello」の使い方をTrello社の社員たちに聞いてみた:http://www.lifehacker.jp/2017/01/170117_trellotrello.html]]

-2017-01-18 [[「我が社を副業にする人材求む」、サイボウズが採用開始:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/011700116/?rt=nocnt]]

-2017-01-18 [[チャットボットを手軽に開発!無料で使えるIBM Watson APIを試してみよう!:http://www.ibm.com/smarterplanet/jp/ja/ibmwatson/developercloud/conversation.html]]

-2017-01-17 [[「Raspberry Pi Compute Module 3」がリリース--CPU性能が初代の10倍に:http://japan.cnet.com/news/service/35095075/]] 初期モデルに比べて、ですよ。

-2017-01-17 [[「日報ボット」や「社内FAQボット」でビジネス現場を変革するL is B:http://japan.cnet.com/news/business/35094649/]] チャットをユーザインターフェースにするのだが、ついでだから、3人以上(ボット+複数人間)というのはどうだろうか?つまり、複数人間がチャットで議論している中にボットもいる、というモデル。これが自然にできれば、面白い気がするのだが。

-2017-01-17 [[ハーバード大学とMITのMOOCs受講者数がほぼ半減 ― 無料の修了書発行を取りやめたことが原因か:http://jp.techcrunch.com/2017/01/17/httpstechcrunch-com20170113mooc-enrollment-drops-at-harvardx-and-mitx-after-free-certifications-disappear/]] そんな程度のものだったの?

-2017-01-17 うーむ、やられてしまったかな。 [[みずほ銀でロボット3体が…漫才風に資産運用を案内:http://headlines.yahoo.co.jp/videonews/ann?a=20170116-00000052-ann-bus_all]]
> みずほ銀行は、16日から期間限定でロボット3体による接客を始めました。3体が漫才の「ボケ」や「ツッコミ」を交えながら資産運用の説明をしてくれます。
<ボケと突っ込みは、(学習には限定しないで)人工知能でやりたいことの1つだった。もし本気で作られているなら、先を越された。でも、あまり本気っぽくは見えないが。

-2017-01-13 ちょっとログ。あまりに大量のファイルがあるためにlsすらできないとき。
--[[lsコマンドに時間がかかりすぎて返ってこない時は-Uオプションを付けるべし:http://www.lesstep.jp/step_on_board/linux/157/]]  lsの内部でソートするので時間がかかるから、-Uでソートしないようにする。
--[[大量のファイルがあるディレクトリでのコマンドメモ:http://qiita.com/kitakitash/items/0a2350bf7e9b52da92fc]]  lsではなくfindで逃げる。これはうまくいく。
--[[Linux 1個のディレクトリに大量ファイルの処理:http://memo.jj-net.jp/657]]

-2017-01-13 ちょっとログ。
--[[biolinux-8:http://environmentalomics.org/]]のDVDイメージを[[ここからダウンロード:http://environmentalomics.org/bio-linux-download/]]
--[[linux上でDVDに焼く:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/230520/082000006/]]のコマンド
 growisofs -dvd-compat -Z /dev/cdrom=biolinux-8-latest.iso
が使えた。(Centosで入っていた)

-2017-01-13 前から言っているJupyter Notebookの話。[[機械学習の現場で重宝する多機能WebエディタJupyter Notebookの基本的な使い方 (1/2):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1701/11/news013.html]] アジャイル的にプログラムするには良い環境。ひとつわからないのが、argvとかをどう組み込むか。

-2017-01-13 [[ゲノムを解析、AIの助言で癌の治療方針を変更:http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/011000049/011100003/?n_cid=nbptec_tecml]] 何に良いのか、どうして良いのか、よくつかんでおく必要がある。

-2017-01-04 [[ユニバーサルトランスレーター(多国語同時翻訳機)を解剖する:http://jp.techcrunch.com/2017/01/03/20161231reverse-engineering-the-universal-translator/]]

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