[[ノート>ノート/ノート]]~

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>>[[2017年の分>ノート/ハックメモ2017]] (このページの後)~
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-2016-12-29 [[学生の成績から出席率まで把握するWatsonの、ドロップアウト防止策:http://www.mugendai-web.jp/archives/6155]] こんな使い方もあるんだ。

-2016-12-23 [[Raspberry PiがPixelをリリース―軽量OSが古いWindowsとMacを生き返らせる:http://jp.techcrunch.com/2016/12/23/20161222raspberry-pis-pixel-for-pc-and-mac-breathes-new-life-into-old-computers/]]


-2016-12-20 [[医療分野で深層学習の応用進む、がん診断や転倒予測など:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/121800740/]]

-2016-12-20 個人メモ
--[[cx_Freeze:http://cx-freeze.sourceforge.net/]]
--[[【python】Python スクリプトを実行ファイルに変換する方法(2013-07-06):http://www.web-cte.co.jp/kozakuralab/?p=1462]]
--[[Pythonをcx_Freezeでexeにする (windows編)(2013-01-21):http://pc.atsuhiro-me.net/entry/2013/01/21/000000_1]]
--[[Python スクリプトのスタンドアロン化)(2014-10-11):http://yukara-13.hatenablog.com/entry/2014/10/11/195316]]
--[[Python スクリプトのスタンドアロン化【bbfreeze】(2015-07-28):http://yukara-13.hatenablog.com/entry/2015/07/28/225955]]
--[[cx_freezeまたはPyInstallerでpython programを1ディレクトリにまとめる。(2015-09-29):http://qiita.com/yamas8/items/7b13e61999d9c1ae420d]]
-- 〜〜〜
--[[これは画期的 python3のコードをEXE化するツール登場(HCpy-Standalone-B) (2015-07-28):http://ameblo.jp/hitochan007/entry-12054366395.html]]
--[[Pythonでexeファイルを作ろう(cx_freeze)(2016-02-21):http://fanblogs.jp/mountain4101/archive/48/0]]
--[[Python3.4のスクリプトをEXE化できるソフト(HCpy-Standalone-B) (2015-10-23):http://hirata-create.cocolog-nifty.com/blog/2015/10/python35exe-65f.html]]
--[[【python】Python スクリプトを実行ファイルに変換する方法(cx-freeze)(2013-07-06):http://www.web-cte.co.jp/kozakuralab/?p=1462]]
--[[Freezeしてバイナリパッケージを作ろう!:http://python.matrix.jp/pages/tips/freeze.html]] (2013)
--[[グラフィックユーザインタフェース FAQ:http://docs.python.jp/3/faq/gui.html]]

--[[PyQt5とpython3によるGUIプログラミング[1]:http://qiita.com/kenasman/items/70a3ef914b0e7e55a123]]

-2016-12-19 [[15点が85点になった「Google翻訳」で仕事が捗る:http://www.lifehacker.jp/2016/12/161219_lht17_google_translate.html]]

-2016-12-19 [[ロボットにDeep Learningを導入して画像認識の精度が向上すると、どう便利になるのか:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1610/01/news007.html]]

-2016-12-16 [[話題のチャットボットを手軽に開発できるIBM Watson Conversation Service:http://www.ibm.com/smarterplanet/jp/ja/ibmwatson/developercloud/conversation.html]]

-2016-12-16 [[日本最強のフリー素材である「いらすとや」は現実社会にも浸透していた:http://gigazine.net/news/20161216-irasutoya-on-the-street/]]

-2016-12-15 [[“ラズパイ”はソニーの工場でも作られている--生みの親が来日:http://japan.cnet.com/news/service/35093741/]]~
> アプトン氏がRaspberry Piを開発した背景には、学生のコンピュータサイエンスにおけるスキルの低下があるという。Raspberry Piのアイデアを思い付いたのは2006年。当時、英ケンブリッジ大学のコンピュータサイエンス分野で教鞭を取っていたアプトン氏は、大半の学生がアセンブリでプログラミングできた90年代中ごろと異なり、年々コンピュータサイエンスを志望する学生が減少し、「HTMLでウェブページを書いたことがある程度」まで、スキルが低下していることに課題を感じていたという。
> その理由を考察したところ、80年代の子どもはMSXマシンやシャープの「X68000」、コモドールの「コモドール64」といったマシンでプログラミングを経験したことがあるからだという結論に達したという。同氏は、子どもたちが再びコンピュータサイエンスに興味を持ってもらえるよう、「プログラミング可能なもの」「おもしろいもの」「頑丈」「安価(教科書と同じ25ドル程度)」の4要素を持つコンピュータの開発プロジェクトを開始した。


-2016-12-14 [[顔認識(TensorFlow)でiOSアプリを作ってみた〜真田丸編〜(ShanonAdventCalendar2016・1日目):http://shanon-tech.blogspot.jp/2016/12/tensorflowiosshanonadventcalendar20161.html]]~
>機械学習やDeepLearningの知識がゼロな文系出身エンジニアがTensorFlowを使って、これまた業務で触ることのないiOSアプリを一から作っています。

-2016-12-14 [[「量子コンピュータ」はなにができるのか? 人工知能との組み合わせで広がる可能性:http://www.lifehacker.jp/2016/12/161214_161214book_to_read.html]]

-2016-12-13 [[5ドルPCボード「Raspberry Pi Zero」、2017年第1四半期に日本で発売:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/121203709/]]

-2016-12-11 [[現代の漢字を甲骨文字などに変換・表示 「白川フォント」の検索システムで古代感を味わおう:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1612/10/news018.html]]

-2016-12-11 [[バラク・オバマが伊藤穣一に語った未来への希望と懸念すべきいくつかのこと:http://wired.jp/special/2016/barack-obama/]] 学生はたぶん読む価値あり。

-2016-12-10 [[インテルの深層学習向けプロセッサ製品群、「3年で学習時間100分の1を目指す」:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/120903697/]]


-2016-12-08 [[Googleが機械学習のためのデータ可視化ツールEmbedding Projectorをオープンソース化:http://jp.techcrunch.com/2016/12/08/20161207google-open-sources-embedding-projector-to-make-high-dimensional-data-more-manageable/]]~
>今朝、GoogleはデータビジュアライゼーションツールEmbedding Projectorをオープンソース化すると発表した。このツールは機械学習の研究者がTensorFlowをインストールして走らせなくとも、データを可視化するためのツールだ。

-2016-12-07 [[OSSチャット基盤RocketChat入門:http://www.atmarkit.co.jp/ait/series/3881/]]~
      [[WebhookやHubotを使ってチャットとSubversion、Redmine、Jenkinsを連携させる基本設定とは:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1612/07/news011.html]]


-2016-12-07 [[誰でも簡単にできる! LINE Botの作り方:http://codezine.jp/article/detail/9810]]

-2016-12-07 [[「バッハっぽさとは何か?」をAIに理解させることを可能にする330曲・100万音分のデータセットが公開される:http://gigazine.net/news/20161207-musicnet/]]~
>2016年11月、アメリカ・ワシントン大学の研究チームがクラッシック音楽を解析した膨大なデータセット「MusicNet」を公表しました。このデータセットは330曲に及ぶライセンスフリーの音源を解析したもので、演奏されている全ての音の音程や発音/終音したタイミングなどを、「◯分△△秒から××秒まで『ラ』の音が鳴っている」という非常に細かいレベルでデータ化することに成功しています。その結果、音のデータの数は100万個以上にものぼっているとのこと。

-2016-12-06 [[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:http://qiita.com/inuscript/items/54daa5aedde599e2637c]] (2015-12-07)

-2016-12-06 (個人メモ)[[ CaboChaによってXMLで出力されたファイルをパースする:http://d.hatena.ne.jp/gepuro/20111014/1318610472]]~
      [[PythonでXML解析:http://miffysora.wikidot.com/python-xml]]

-2016-12-06 [[グーグルのDeepMind、AI訓練プラットフォームをオープンソース化:http://japan.cnet.com/news/service/35093248/]]~
> Alphabetの人工知能部門であるDeepMindは米国時間12月5日、「DeepMind Lab」をオープンソース化することを発表した。DeepMind Labは、エージェントベースのAI研究のための3Dゲームのようなプラットフォームだ。~
> Elon Musk氏やAmazon Web Services(AWS)などが支援する非営利のAI研究機関OpenAIも、「Universe」をリリースすることを発表した。Universeはさまざまなゲームやウェブサイト、アプリケーションで汎用人工知能を訓練するためのソフトウェアプラットフォームだ。

-2016-12-06 [[NLTK Japanese Corpora – NLTKで使える日本語コーパス:http://lilyx.net/nltk-japanese-corpus/]]

-2016-12-06 [[NLTK に Sentiment Analysis がやってきた:http://qiita.com/yukinoi/items/c3c4e4e24a66b88d8215]] (2015-10-17)

-2016-12-06 (個人メモ)[[Gmailのメールデータをバックアップする:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1612/05/news023.html]]

-2016-12-03 [[機械学習で精度向上、グーグルがGoogle翻訳の裏側明かす:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/120203613/]]~
> Googleは、従来版にも機械学習の手法を取り入れていた。ただし従来版では 文章を単語ごとに区切り、それぞれの単語を訳して組み合わせる「フレーズベース」のモデルを採用していた。ニューラルネットを採用した新モデルは、同じ文の他の単語とのつながりを基に文脈を学習し、「全体を見てそれぞれの単語をどのように訳したらよいのかを決める」(シニアエンジニアリングマネージャー 賀沢秀人氏、写真2)。例えば「A、B、Cの順で単語が来た場合は、Aの意味は○○だ」と認識する。この仕組みによって、従来版よりも正確度の高い訳語の候補を見つけ出せるようになった。賀沢氏は 「Google翻訳を長年担当しているが、その中でも飛び抜けて大きな成果だ」と胸を張る。

-2016-12-02 [[ジャストシステム、新エンジンを搭載し誤変換が30%削減された「ATOK 2017」:http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1032770.html]]

-2016-12-02 [[見えてきたAWSのAI戦略、Amazon.comのノウハウを開発者に解放:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1612/01/news117.html]]~
>米Amazon Web Services(AWS)は2016年⒒月30日(米国時間)、コグニティブコンピューティング/ディープラーニングを活用した新サービス、「Amazon Lex」「Amazon Rekognition」「Amazon Polly」を発表した。提供開始済みの機械学習サービス「Amazon Machine Learning」と合わせ、「Amazon AI」という名称で同社のAIサービスを推進する。また、同社はディープラーニングフレームワークとして「MXNet」を優先的に採用し、これを推進していくことを明らかにしている。

-2016-12-02 [[会話AIの発展のため、Amazonがアクセラレータープログラムを新設:http://jp.techcrunch.com/2016/12/01/20161130amazon-has-a-shiny-new-startup-accelerator-to-advance-conversational-ai/]]~
>本日、Amazonも会話AIを開発するスタートアップ向けにアクセラレータープログラムを新設することを発表した。

-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/]]~
>Amazonが同社のイベント「AWS re:Invent 2016」で発表した新しいサービスの1つが「Amazon Rekognition」です。Amazon Rekognitionは、ディープラーニング技術を利用して画像に何が写っているのか、被写体の人物は笑っているのか、など強力な画像分析が特長のサービスになっています。

-2016-11-26 [[マサチューセッツ工科大学が人工知能を駆使して世にあるあらゆるものをホラー化するシステムを作り上げた:http://karapaia.livedoor.biz/archives/52228860.html]]

-2016-11-26 ちょっとサーベイ~
>[[ChainerでDeep Autoencoderを作ってみる:http://qiita.com/nykergoto/items/bb49e1ab8770f6bfb7d1]] (2016/07/05)~
[[ChainerでAutoencoder(+ trainerの使い方の備忘録):http://qiita.com/trtd56/items/acf42277c29b57c05651]] (2016/08/09)~
[[【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]] (2015/07/17)~
[[chainerでAuto Encoderの作成と学習:http://pc.atsuhiro-me.net/entry/2015/08/18/003402]] (2015/08/18)~
[[chainerでStacked denoising Autoencoder:http://tochikuji.hatenablog.jp/entry/20150916/1442406243]] (2015/09/16)~
[[chainer-Variational-AutoEncoderを使ってみた:http://studylog.hateblo.jp/entry/2015/09/21/103835]] (2015/09/21)~
~
[[変分オートエンコーダの仕組みとその実装:http://www.asahi-net.or.jp/~fb8t-ysok/docs/vae/]] (2015/06/27)~
[[猫でも分かるVariational AutoEncoder:http://www.slideshare.net/ssusere55c63/variational-autoencoder-64515581]] (2016/07/30)

-2016-11-25 [[GoogleのAIは専門家よりも高精度な読唇術が可能:http://gigazine.net/news/20161125-google-ai-lip-read/]]

-2016-11-25 [[Google翻訳のAI、未学習の言語ペアも「そこそこ流暢」な翻訳が可能に。言葉の意味を中間言語化、他の言語に適用:http://japanese.engadget.com/2016/11/25/google-ai/]]

-2016-11-25 [[「統計的機械翻訳」の精度を超えた ニューラルネットワークによる高精度翻訳「Microsoft Translator」が日本語に対応:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1611/25/news046.html]]

-2016-11-24 [[グーグル、ニューラル機械翻訳の仕組みをブログで解説:http://japan.cnet.com/news/service/35092631/]] どれどれ?

-2016-11-24 [[GoogleのAI翻訳ツールは独自の内部的言語を発明したようだ、そうとしか言えない不思議な現象が:http://jp.techcrunch.com/2016/11/23/20161122googles-ai-translation-tool-seems-to-have-invented-its-own-secret-internal-language/]]~
      というより、チョムスキーが正しかったということさ。

-2016-11-24 [[Pythonで機械学習/Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ/ツール7選:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1611/24/news023.html]] みんな知っているよね。


-2016-11-22 [[Machine Learning as a New Programming Paradigm and Its Implications to Computer Science:https://www.youtube.com/watch?v=ktZUd2bd30s]]  Preferred Networksの丸山宏氏のプレゼン

-2016-11-16 [[グーグル翻訳、日本語など8言語にニューラル機械翻訳技術を拡大:http://japan.cnet.com/news/service/35092262/]]~
      [[Google翻訳、新システムで精度向上 Googleが正式発表 数日前からGoogle翻訳が進化したと話題になっていました。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1611/16/news081.html]]

-2016-11-16 [[GoogleのCloud PlatformがGPUマシンを提供するのは2017年前半から、ただし機械学習SaaSとAPIはますます充実:http://jp.techcrunch.com/2016/11/16/20161115googles-cloud-platform-will-get-gpu-machines-in-2017/]]

-2016-11-16 [[DMMが格安の大型4Kディスプレイ販売へ 50インチが約6万円、65インチでも約16万円だと!?:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1611/16/news051.html]]~
>チューナーレスなので、現行チューナーへの出費を抑えつつ今後の4K放送に対応できる。

-2016-11-16 [[機械学習の応用例デモ8種をサイト訪問者がいじって遊べるGoogleのAI Experiments、コードのダウンロードもできる:http://jp.techcrunch.com/2016/11/16/20161115googles-ai-experiments-help-you-understand-neural-networks-by-playing-with-them/]]

-2016-11-14 [[Google「DeepMind」の人工知能は赤ん坊のように「触って覚える・判別する」能力を学習したとの発表:http://gigazine.net/news/20161114-google-ai-interact-with-real-objects/]]

-2016-11-12 [[暦本純一:ニューラルネットを使いこなした英米文学研究みたいなのが飛躍的に発展する気がした。:https://twitter.com/rkmt?t=1&cn=ZmxleGlibGVfcmVjcw%3D%3D&refsrc=email&iid=883bdef13a9649da96380f7a343ba421&uid=125545536&nid=244+285282317]]

-2016-11-12 [[Google翻訳が進化!? 精度が向上したと話題に  ディープラーニングによる新翻訳システムが導入されたとみられています。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1611/12/news021.html]]

-2016-11-11 [[モノクローム写真って面白い:http://www.lifehacker.jp/2016/11/161111_huawei_p9_monochrome.html]]

-2016-11-11 [[基礎研究費は削られているか? 河野太郎議員、大学の研究費に関する諸問題にブログで回答 研究者に意見求める:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1611/10/news108.html]]~
>「基礎研究への研究費が削られている」といった指摘に対し、データを明示して説明した。

-2016-11-11 [[機械学習でなんでも認識するセンサー「Radar Cat」発表。Google Project Soliの開発キットを応用:http://japanese.engadget.com/2016/11/10/radar-cat-google-project-soli/]]

-2016-11-11 [[LSTMとResidual Learningでも難しい「助詞の検出」精度を改善した探索アルゴリズムとは:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1611/11/news016.html]]~
> 本連載「Deep Learningで始める文書解析入門」では、Deep Learningの中でも時系列データを扱う「Recurrent Neural Network」(以下、RNN)と、その応用方法としてリクルートグループ内で取り組んでいる原稿校正(誤字脱字の検知)の実現方法について解説してきました。
> 連載第1回ではRNNの概要や活用例について述べ、第2回の前回では、「誤字脱字の検知」というタスクの概要を紹介し、それに対してRNNをどのように活用したかを紹介しました。
> 前回の最後でも述べましたが、誤字脱字の検知という課題に対して始めからRNNがうまく機能したかというと、答えは「ノー」です。「文字の系列から次の単語を予測するRNNを“異常検知”的に利用する」こと自体は、うまく機能しているようでした。
> しかし、英語に比べ日本語の文法は思った以上に複雑で、特に、前回『「誤字脱字」の3つの定義』の1つとした「助詞の識別」は困難を極めました。また、助詞以外では、名詞において、「その単語数の多さから誤った検出をしてしまう」などの問題がありました。第3回となる今回は、それらの課題を乗り越えるために行った精度向上の工夫を紹介します。

-2016-11-09 [[投資の神様ウォーレン・バフェットが挙げる「21冊の必読書」:http://gigazine.net/news/20161108-warren-buffett-21-books/]]

-2016-11-08 [[4コア64bitの新型Orange Piは20ドル:http://jp.techcrunch.com/2016/11/07/20161106the-new-64-bit-orange-pi-is-a-quad-core-computer-for-20/]]~
>このOrange Pi、当初はRaspberry Piのクローンとして15ドルの値がついたコンピュータだった。そこにシリーズの一環として、フル装備モデルが登場してきたのだ。~
>[[わずか2000円強でAndroidやLinuxを動かせるギガビットLAN搭載のシングルボードコンピューター「Orange Pi PC2」が登場:http://gigazine.net/news/20161107-orange-pi-pc2/]]
>中国・深圳のShenzhen Xunlong Softwareが、64ビット対応のシングルボードコンピューター「Orange Pi PC 2」を発売しました。Orange Pi PC 2はAndroidやLinuxを動かせる格安の極小コンピューターとなっています。


-2016-11-07 [[無料&登録不要でVPNを使いアクセス規制を突破&セキュリティを保つiOS・Android・Windows・Chrome・Firefoxアプリ「Betternet」:http://gigazine.net/news/20161107-betternet-vpn-service/]]

-2016-11-06 [[グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発:https://www.technologyreview.jp/s/12759/machines-can-now-recognize-something-after-seeing-it-once/]] これは何だ?

-2016-11-03 [[chainerで自然言語処理できるかマン example/ptbを読む (2016-02-17):http://chainernlpman.hatenablog.com/entry/2016/02/17/023545]]  ~
      [[chainerのサンプルコードを集めてみた(チュートリアルも追加) (2015-07-14):http://studylog.hateblo.jp/entry/2015/07/14/000635]]~
      [[Chainerで学ぶLSTM (2016-01-31:http://kivantium.hateblo.jp/entry/2016/01/31/222050]] ⇒ [[chainer/examples/ptb:https://github.com/pfnet/chainer/blob/master/examples/ptb/train_ptb.py]]

-2016-11-01 [[人工知能の未来はカナダにある? ディープラーニングの生みの親、「AIインキュベイター」を開設:http://wired.jp/2016/11/01/element-ai/]] ごく簡潔に書かれた歴史の説明がいい。

-2016-10-31 [[Juliusによる音声認識プログラミング:http://so-zou.jp/software/tech/library/julius/]]~
      [[HTKの使い方:http://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/~hiroaki/hmm/htk.html]]~
      [[背景雑音と話者の違いに頑健な音声認識(東大鈴木雅之氏D論):http://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/dspace/bitstream/2261/54232/1/37107091.pdf]]

-2016-10-28 [[IBMとSlackが提携、“Watson”搭載Slackツールを開発可能に:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1610/28/news078.html]]

-2016-10-28 [[辞書も学習もなしで自然言語を解析、インターシステムズが新製品:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/102703157]] 形態素解析しないように読めるんだけれど、面白いかも。

-2016-10-28 [[映像をゴッホなどの画風にリアルタイムで変化させる技術をGoogleが開発中:http://gigazine.net/news/20161027-style-transfer-pastiche/]] 以前に[[出ていた:https://research.preferred.jp/2015/09/chainer-gogh/]]話と同じかな?

-2016-10-24 [[音声処理で参考になったサイトまとめ:http://qiita.com/eve_yk/items/07bc094538f2d50841f4]]~
      [[Pythonで音響信号処理:http://qiita.com/wrist/items/5759f894303e4364ebfd]]~
      [[Pythonで音声信号処理(2011-05-14):http://aidiary.hatenablog.com/entry/20110514/1305377659]]~
      [[Pythonの音声入出力:http://qiita.com/yu_tailsfox/items/86380a0d4d016e1634f1]]~
      [[Pythonで音声・信号処理入門:http://denshi.blog.jp/signal_processing/python/introduction]]~
      [[Pythonでマイクからの音を録音(pyaudio使用):http://www.ningendesu.net/?p=655]]~
      [[PyAudioの基本メモ2 音声入出力:http://takeshid.hatenadiary.jp/entry/2016/01/10/153503]]~
      [[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]]~
      [[[Raspberry Pi]USBマイクと音声認識ソフトJuliusを使って音声認識を試す(3) ~ フルカラーLEDを音声で操作 ~:http://blog.livedoor.jp/sce_info3-craft/archives/9248622.html]]~
      [[NICT声優対話コーパス:http://komeisugiura.jp/software/software_jp.html]]~
      [[Chainerを用いて音声からの感情識別を実践:http://tech-sketch.jp/2015/10/chainer.html]]


-2016-10-24 [[ディープラーニングで画像を恐怖写真に変換する「Nightmare Machine」 MITが公開:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1610/23/news033.html]]

-2016-10-20 [[Chainerのimagenetを可視化する(2015-11-29):http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20151129/1448761130]] (同じ著者だがこっちが次のより数日新しい)~
      [[Chainerの各層をビジュアル化する便利関数書いたよ(2015-11-27):http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20151127/1448613415]]~
      [[関数近似で学ぶ chainer とディープラーニング(2016/02/25)の「学習結果モデルの観察」:http://qiita.com/ashitani/items/1dc0a54da218ec224ad8#%E5%AD%A6%E7%BF%92%E7%B5%90%E6%9E%9C%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E8%A6%B3%E5%AF%9F]] model.l1.W.dataで重み行列が読める~
      [[深層学習フレームワーク Chainer の開発と今後の展開(2016-08-01):http://www.slideshare.net/beam2d/chainer-64567959]]~
      古いが[[【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。:http://qiita.com/kenmatsu4/items/7b8d24d4c5144a686412?1435024474773=1]] ではノードの画像描画。これはすぐできる~

-2016-10-19 [[東京メトロオープンデータ開発者サイト:https://developer.tokyometroapp.jp/info]] 遊べるんじゃない?

-2016-10-16 [[Chainer1.16.0での論理演算学習サンプル (2016-10-13):http://qiita.com/kaityo256/items/172ae0a3ecb07751cbc8]]~
      [[chainer 1.11.0以降のminetを解説:http://qiita.com/tommyfms2/items/a2f23acbf515fba3495b]]~
      [[【その4】DeepLearningを使って気象画像から天気予報をする:http://qiita.com/wbh/items/090e4a817c3e4cc8a0a9]]~
      [[ChainerでオセロのAIをつくってみる 〜前編〜:http://qiita.com/kanlkan/items/6bff417519ed7d5ce4da]]~
      [[Jetson TX1におけるGPU性能調査 その2(MNISTで数字認識):http://qiita.com/minoru-github/items/057c9763415aa998ad03]]~
      [[夏休みは終わった,Chainer v 1.13.0の新機能を確認しよう:http://qiita.com/_329_/items/381b2c17377b6a6a4adb]]~
      [[ChainerでDQN。強化学習を三目並べでいろいろ試してみた。(Deep Q Network、Q-Learning、モンテカルロ):http://qiita.com/narisan25/items/e64a5741864d5a3b0db0]]~
      [[Chainer を用いたリカレントニューラル言語モデル作成のサンプルコード解説に挑戦してみた:http://qiita.com/GushiSnow/items/b34da4962dd930d1487a]]~
      [[Convolutional Neural Networkを使ったもう1つのスタイル変換手法:http://qiita.com/dsanno/items/444d5eb2422fc6a0a6db]]~
      [[「Chainerによる実践深層学習」がわかりやすかった話:http://qiita.com/f_t812/items/3ee7b3cfe19cb3ebf477]]~
      [[ディープラーニングの様々なモデルを使ってCIFAR-10画像データセットの分類を行う:http://qiita.com/dsanno/items/ad84f078520f9c9c3ed1]]


-2016-10-14 [[ジェネレーター式と内包表記を使ってみよう:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1610/14/news035.html]]

-2016-10-13 [[「アイドルの顔画像ジェネレーター」をGoogleの機械学習システム「TensorFlow」を応用して開発した人が現る:http://gigazine.net/news/20161013-tensorflow-dcgan-idol-generator/]]

-2016-10-12 [[水、食糧、ペット…刻々と変化する被災者の「つぶやき」―災害時のSNS分析の可能性を考える:http://special.nikkeibp.co.jp/atcl/BPN/15/DTrans/000039/]]  こんな見方もあるんだなぁ。

-2016-10-12 [[グーグルがAIで挑む次の一歩は「新たなスキルを相互学習するロボット」:http://japan.cnet.com/news/commentary/35090238/]]  いいと思うよ、でもね、2台が向き合って「あっち向いてホイ」をしている図は、笑うなぁ。

-2016-10-12 [[「統計」の醍醐味を古典文学のキーワード分析で実感する:http://diamond.jp/articles/-/104343]]  古典も統計的に(計量国語学的に)読むと、意外な意味・意図が見えるんですね。

-2016-10-11 [[今さら聞けないチャットボットの基本、人工知能はどうやって実装すべきか:http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20161011-00032773-biz_plus-sci]] 世の中的によっぽど関心が高いんだなぁ。

-2016-10-09 個人メモ [[Google Speech APIを使えるようになるまで:http://qiita.com/lethe2211/items/7c9b1b82c7eda40dafa9]](2016/2/10)  と  [[Google Cloud Speech API Beta でwavファイルの音声認識:http://qiita.com/sn6/items/a227cc92453817eeab11]](2016/8/16)

-2016-10-07 [[文章が読めるチャットボットを開発するMaluuba:http://jp.techcrunch.com/2016/10/07/20160923maluuba-wants-to-make-chatbots-smarter-by-teaching-them-how-to-read/]] これがやってみたかったこと。

-2016-10-07 [[Duolingoに外国語学習を手助けするチャットボットが登場:http://jp.techcrunch.com/2016/10/07/20161006duolingos-chatbots-help-you-learn-a-new-language/]]  記事に曰く~
>チャットボットのブームであるようだが、実際に役立つものが少ないと感じている人も多いようだ。しかし言語学習の際に利用できれば、それはきっと便利なのではないだろうか。学習した内容を、コンテキストの中で使ってみることができれば、身につく度合いも変わってくることだろう。とくにオンラインで学習している場合、習ったことを試してみる相手が周りにいないケースが多いだろう。そういうケースに対処しようと、DuolingoはAIを活用したチャットボットをアプリケーションに導入することにしたのだ。

-2016-10-06 [[校正担当者必見!? 地味な誤字脱字で泣かないためのRecurrent Neural Networkのスゴイ生かし方 (1/2):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1610/06/news015.html]] RNNらしい使い方だ。気が付かなかった。

-2016-10-05 [[動画:しゃべってなぞって10カ国語翻訳、三菱電機が人に優しすぎる音声認識お絵かきUIデモ。CEATEC 2016:http://japanese.engadget.com/2016/10/04/10-ui-ceatec-2016/]]  よし、次は絵をかきながら話しかけると、ちゃんと理解するコンピュータだ!!

-2016-10-05 [[一匹狼のエンジニアはラクスルで活躍できない:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/092700215/092800003/]]

-2016-10-03 [[英語教師が本音で語る「半年で伸びる人、10年やってもダメな人」:http://president.jp/articles/-/20265]] かなり賛成!!

-2016-09-30 [[「LINE Notify」IFTTTを利用してブログ更新の通知をLINEで受け取る方法:http://netafull.net/line/053928.html]] こういう時代なのね。

-2016-09-30 [[史上最大規模の動画データセット「YouTube-8M」公開:http://gigazine.net/news/20160929-youtube-8m/]]  いわく~
>動画は静止画よりも含まれる情報が多くなることで分析が難しくなるため、静止画に比べて動画用のデータセットは不足しているのが現実です。この状況を改善するべくGoogleの研究チームが、4800件のナレッジグラフのエンティティでタグ付けされた800万本ものYouTube動画のデータセット「YouTube-8M」を公開しました。〜
>[[YouTube-8M: A Large and Diverse Labeled Video Dataset for Video Understanding Research:https://research.google.com/youtube8m/explore.html]]

-2016-09-30 [[Google翻訳は人間レベルの翻訳精度を目指して人工知能を活用:http://gigazine.net/news/20160930-google-ai-translation/]]  いわく~
>Google翻訳ではこれまでフレーズベースで機械翻訳するPBMTというシステムが採用されていましたが、このような単語やフレーズごとに機械的に文章を翻訳する方法ではなく、文章全体をひとつの翻訳単位として捉えることができるのがGNMTだそうです。~
>GoogleはGNMTの精度を高めるために、中国語から英語への翻訳限定でGoogle翻訳にGNMTを実装済み。中国語から英語への翻訳は、ウェブ版とモバイル版を合わせると1日当たり1800万件程度あるそうで、これらは全てGNMTが処理しているそうです。また、今後数か月以内に他言語での翻訳時にもGNMTが使用される予定とのこと。~
>[[参照論文はこちら:http://arxiv.org/abs/1609.08144]]

-2016-09-30 [[Google、クラウド・プラットフォームで機械学習サービスをベータ公開―衛星写真修正にも活用:http://jp.techcrunch.com/2016/09/30/20160929googles-cloud-machine-learning-service-is-now-in-public-beta/]]

-2016-09-30 [[21世紀のBeatlesはDeep Learning、人工知能が音楽産業を救う:http://ventureclef.com/blog2/?p=2790]] 2015年7月の投稿なのでかなり古いですが、楽しげなので紹介。

-2016-09-29 [[Facebook、Amazon、Google、IBM、MicrosoftがAIで歴史的な提携を発表:http://jp.techcrunch.com/2016/09/29/20160928facebook-amazon-google-ibm-and-microsoft-come-together-to-create-historic-partnership-on-ai/]]~
≪最後の注を注目≫~
この報道はTechCrunch以外にも欧米の主要ニュースメディアが報じているが、他の記事にもニュースリリースないしイベンへのリンクがない。今後なんらかのフォローアップがあるものと思われる。


-2016-09-29 [[ローソン公式LINEアカウントでAIを活用--“りんな”が“あきこちゃん”に:http://japan.cnet.com/news/service/35089662/]]~
日本マイクロソフトは9月28日、ローソンのLINEアカウント「ローソンクルー♪あきこちゃん」が、女子高生AI「りんな」のテクノロジを活用して、正式に運用を開始したと発表した。


-2016-09-29 [[「音声」がチャットアプリの次の主戦場となる:http://jp.techcrunch.com/2016/09/28/20160919voice-is-chats-next-battleground/]]

-2016-09-28 [[Googleがディープラーニングによる新翻訳システムを開発 まず中国語の英訳から:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1609/28/news103.html]]

-2016-09-27 [[やってみよう。あなたの「やり抜く力」を5段階で測るテスト:http://www.lifehacker.jp/2016/09/160927book_to_read.html]] このチェック表は結構役に立つかも。

-2016-09-23 [[GoogleはTensorFlowによる画像キャプションモデルをオープンソースに、物認識から状況認識への進化をねらう:http://jp.techcrunch.com/2016/09/23/20160922google-open-sources-image-captioning-model-in-tensorflow/]]

-2016-09-19 [[【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法:準備編:http://andoo.hatenablog.com/entry/finetuning_keras]]

-2016-09-19 [[【発表募集】人工知能学会 第102回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 「深化する機械学習手法とその適用分野」:https://groups.google.com/forum/?utm_source=twitterfeed&utm_medium=twitter#!topic/ibisml/Ss0JBPC0ijA]]

-2016-09-19 [[Python CaboChaを用いて係り受け構造を抽出する方法:http://qiita.com/nezuq/items/f481f07fc0576b38e81d]]  CABOCHA_FORMAT_XMLが使えそう~
     [[Python CaboChaを用いて係り受け構造を抽出する方法:http://www.trifields.jp/python-cabocha-select-dependency-structure-1043]] いろいろなインタフェース

-2016-09-16 [[「無人運行」に向けて検証スタート、Uberの自動運転カーが公道デビュー:http://gigazine.net/news/20160915-uber-self-driving-car-debut/]]

-2016-09-15 ちょっと便利 [[ファイルやディレクトリのパーミッションを一括で置換したい:http://qiita.com/takeshi81/items/48ea62eae2fc7f1cb2f0]]~
     execでファイルトリ―の変更を入れると無限ループになることがあるので注意。

-2016-09-15 最近の日本語ツールは徐々にgithubに引っ越しているらしい。[[CaboChaのインストールで躓いたところまとめ:http://qiita.com/kazasiki/items/99505a5005aebe2efb7a]]~
    但し、これの「(python3) setup.pyがエラー」のところは、大元で修正済みだった。

-2016-09-14 [[NVIDIA、PascalベースのGPU「Tesla P40/P4」を発表--ディープラーニング向け:http://japan.cnet.com/news/service/35089021/]]

-2016-09-13 [[人工知能で静止画から動く映像を生成することに成功、ただし結果はちょっとグロい部分もアリ:http://gigazine.net/news/20160913-machine-learning-videos-from-stills/]]

-2016-09-13 [[ディープラーニングで人間と同じトーン・スピード・抑揚を再現して自然な音声を出力する「WaveNet」をDeepMindが開発:http://gigazine.net/news/20160912-wavenet/]]  元サイトは  [[WaveNet: A Generative Model for Raw Audio:https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/]]

-2016-09-09 [[Python Tools for Visual Studioのセットアップ:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/09/news047.html]]

-2016-09-06 [[NLP若手の会 (YANS) 第11回シンポジウム 開催報告:http://yans.anlp.jp/entry/2016/09/04/164519]]

-2016-09-05 [[人工知能プログラムと普通のプログラムは何が違う?:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/082600181/082700001/]] と、その中に出てくる図 [[人工知能の歴史:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/082600181/082700001/?SS=imgview&FD=1420927604]]

-2016-09-05 [[頭が映像を投影、自走プロジェクターロボ「Tipron」をCerevoが10月にも発売:http://japanese.engadget.com/2016/09/04/3-tipron-cerevo-10/]] 生活がどう変わるかという意味で試してみたい。

-2016-09-04 [[Jupyter (iPython) Notebookを使ってプレゼンテーション資料を作る方法:http://myenigma.hatenablog.com/entry/2016/05/22/160209]] と~
     [[Jupyter Notebookでスライドショーを作る:http://ohtomi.hatenablog.com/entry/2016/01/17/003929]]~
       RISEの入れ方は[[https://github.com/damianavila/RISE/blob/master/README.md]] でpipを使ったらできた。 チャレンジの価値あるかも。

-2016-09-04 [[jupyter notebookをLaTeXに変換:http://qiita.com/tttamaki/items/58ab3250202d2c17e233]] うまくいくが、LaTex側をかなり凝らないと、見た目がつまらない。

-2016-09-04 alienのCentosへのインストール(ソースからビルドする代わりにrpm-buildというツールを使う方法)は、[[debパッケージをrpmパッケージへ変換 - alienコマンド:http://okazu.air-nifty.com/blog/2009/03/debrpm-ebd3.html]] を参照。~
     ついでに、alienの使い方は [[Linuxコマンド集
【alien】パッケージの形式を変換する:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/230520/072800002/]] あたりを参照。

-2016-09-02 [[【増枠】第14回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク:http://wbawakate.connpass.com/event/31808/]] こんなグループもあるみたい。
結構面白そう。この五反木さんという人は本を書いたみたいで、アマゾン [[コンピューターで「脳」がつくれるか 単行本 – 2016/9/27:https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4774184101/kazoo04hatena-22/]] で予約受付中とか。

-2016-09-02 [[読む機械〜自然言語処理の新たな地平:http://wired.jp/special/2016/nlp/]] Quoc Le, Tomas Mikolov, Richard Socherへのインタビュー。

-2016-09-01 [[ディープラーニングでキュウリを選別する人工知能搭載仕分け機が開発中:http://gigazine.net/news/20160901-deep-learning-cucumber-sorter/]]

-2016-08-31 [[ウェザーニューズがAIで天気予報原稿を代筆、今夏からテレビ局に配信:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/083000618/]] Generatorの応用でしょう。あまりバリエーションがなさそうで、つまらない気もするけれど…

-2016-08-31 [[サイボウズ式:育休中の子連れ出勤という選択肢──保育園に落ちた母と提案した経営者に実際のところをきいてみた:http://www.huffingtonpost.jp/cybozu/ok_1_b_11715578.html]] アメリカの大学じゃ結構当たり前だったような気もします。あと、ペットとかもつれてきていた。

-2016-08-31 [[Windows PCにRemix OS(Android OS)をインストールして再利用する:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1608/31/news022.html]]~
 ? 2014-08-27 [[Windows XPパソコンにChromium OSをインストールして再利用する〜Chromebookを作ってみよう:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1408/27/news046.html]]


-2016-08-31 [[第4回EMM研究会のご案内 http://tinyurl.com/hsk7enu:https://twitter.com/ibisml/status/770439937074171905?t=1&cn=ZmxleGlibGVfcmVjcw%3D%3D]]

-2016-08-31 [["機械学習の4つのアプローチ":https://twitter.com/sylvan5/status/770438948346732544?t=1&cn=ZmxleGlibGVfcmVjcw%3D%3D]]

-2016-08-29 [[グーグル、見出しを自動生成するアルゴリズムを開発:http://japan.cnet.com/news/service/35088142/]]

-2016-08-29 [[CIAが敵の組織を破滅に追いやるために潜入スパイに実行させた「愚者の心得」をまとめたマニュアル「Simple Sabotage Field Manual」:http://gigazine.net/news/20160829-simple-sabotage-field-manual/]] もしかしてうちの大学の組織も???

-2016-08-28 [[機械学習のためのベイズ最適化入門:https://book.mynavi.jp/manatee/detail/id=59393]]

-2016-08-26 個人メモ [[自動スライドショーの総表示時間を調べるPowerPointマクロ:http://www.relief.jp/itnote/archives/002871.php]] この合計時間を表示するサンプルマクロをPowerPointのマクロとして作って実行すると合計時間が表示される。

-2016-08-26 [[Facebook、マシンビジョンの最新コードをオープンソース化へ:http://japan.cnet.com/news/business/35088058/]]

-2016-08-25 [[データサイエンス、機械学習関連の本:http://qiita.com/aokikenichi/items/ae4df263f591e47528a6]] というQiitaへの書き込みあり。

-2016-08-25 海野氏twitter [[Persistent RNNはcuDNN RNNと同じインターフェースっぽいので、同じようにchainerと連携できるかな? できたらいいなぁ。先にNVIDIAがcuDNNに移植するかなぁ :https://twitter.com/unnonouno/status/768132688683282435?t=1&cn=ZmxleGlibGVfcmVjc18y]]

-2016-08-25 [[IPv6デバイス急増で環境整備が進む 当面IPv4主流は変わらない:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/080100161/080100001/]]、と [[知っておきたいIPv6移行の落とし穴 IPv4と異なるセキュリティリスクに注意:http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/080100161/080100003/]]

-2016-08-25 [[農業の未来変える切り札ロボット、頭脳は5000円の「ラズパイ」だった!:http://www.nikkeibp.co.jp/atcl/tk/DTrans/ecs/021500015/]]


-2016-08-24 個人メモ Mac上でのPythonのスタンドアロン化 (Win用のツールもあるみたいなのでググってみよ)~
     [[Python スクリプトのスタンドアロン化:http://yukara-13.hatenablog.com/entry/2014/10/11/195316]] Linux用。cx_Freezeを使う~
     [[PyConJP2014 LT Python で一般向けスタンドアロンアプリを作ってみた Pydun:http://www.slideshare.net/hrwatahiki/pyconjp2014-lt-python-pydun]] これはダメかな?~
     [[PythonでスタンドアロンなGUIアプリを作る:http://chyka.hatenablog.jp/entry/2016/01/18/013706]] Qt4とPySideを使って
GUI化して、py2appでまとめるらしい。PyInstallerでもよいのかも。~
     [[Pythonの定番モジュール集:http://coreblog.org/ats/well-used-python-modules/]] いろいろまとめてくれてあってありがたい。py2app、PyQTとかWxPythonかな~
     [[MacでWEBアプリをスタンドアロン化してみよう:http://dev.classmethod.jp/etc/app-introduce-fluid/]] これはブラウザのWebアプリをMacのスタンドアロンアプリ化してくれるというFluidappというのを使うらしい。

-2016-08-24 これもおもしろい [[Twitterのbot:@_chimera0の仕様をまとめた。ただのベイズフィルター(教師あり)から強化学習、文章校正機能によるリプライ:http://media.accel-brain.com/_chimera0_twitter_bot_for/]]

-2016-08-24 要約について3月の記事 [[IBM「Watson」関連研究チームが取り組む文書の自動要約システム--品質は人レベルにも:http://japan.zdnet.com/article/35078905/]]  翻訳と要約は違うんだが、『こうした違いがあるにもかかわらず、認識リカレントニューラルネットワーク(エンコーダとデコーダ)を使用してテキストの要約を作成するこのアプローチは、Facebookが要約作成に使用する新しい最先端モデルを「大幅に上回るパフォーマンス」を発揮する。』なのだとか。

-2016-08-24 テープ起こし音声認識ソフト~
     [[気になる音声認識ソフト/サービスの音声認識精度等の現況、最新レポート(1):https://8089.co.jp/onsei-ninshiki/754]]~
     [[テープ起こしに生かせる?音声認識製品・サービス、最新情報(2) ―Voice Rep Pro―:http://8089.co.jp/onsei-ninshiki/390]]~
     [[テープ起こしに生かせる?音声認識製品・サービス、最新情報(3) ―VoXT―:http://8089.co.jp/onsei-ninshiki/428]]~
     結論から言うと、スタンドアローンソフトは1人用を前提にしてチューンして学習するのでテープ起こしに向かないが、クラウドサービス型は使えるかも、という話。但し録音状況に依存。

-2016-08-24 [[(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用):http://qiita.com/shngt/items/966799cc3f7c77a6fa17]] 面白いページを見つけたので。

-2016-08-24 [[Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions:http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/]] タグ付けの発展形として、文で画像を説明。(つまり物体間の関係も説明?)

-2016-08-24 こんなページがあった [[再帰型ニューラルネットワーク講義シリーズ・第1部: RNN入門:http://qiita.com/kiminaka/items/87afd4a433dc655d8cfd]]

-2016-08-24 音声認識へのDNNの適用~
     [[IBIS2013 音声認識分野における深層学習技術の研究動向(NTT久保):http://ibisml.org/archive/ibis2013/pdfs/ibis2013-kubo.pdf]]~
     [[PFIセミナー2015/8/16スライド Deep Learningと音声認識(PFI西鳥羽):http://www.slideshare.net/pfi/ss-50580059]]~
     [[PFIセミナー2015/8/16紹介+ビデオ

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