AIうぉ--!(ai-wo-katsuyo-shitai !)

AIを上手く使ってみせたい!!自分なりに。

2021-01-01から1年間の記事一覧

【記事紹介】Sure, DeepMind’s AI is impressive, but can it guide human intuition?

Sure, DeepMind’s AI is impressive, but can it guide human intuition? (単に、スマホで、Googleが紹介する記事に反応しているだけですが。。。) thenextweb.com とり急ぎのコメント 面白そうな題名ではあります。こういう題名の場合、常識的に、どうい…

【記事紹介】人工知能(AI)とは

人工知能(AI)とは 以下の記事が勉強になる www.nttdata.com 注目点 注目すべき一文を引用する。 ただし、単純に第三世代のAIが第一世代のAIよりも優れているわけではありません。目的や用途によって最適な手法は異なるのです。 コメント コメントなどあれ…

AIに乗り遅れたので、今更だが、そのブームを楽しむ。【タイムスリップ:2012年】

( 前提 ) ( 今日は、2012年xx月xx日です。(実際は、2021年なんですが。。。。楽しむために。) ) (いらすとや) ディープラーニングというのがあるらしい。 今日、以下のような記事をみた。 面白そう。。。 紹介したい記事1(記事日付:2012.11.01…

【AI関連のYoutube視聴】ディープラーニングハードウェアの未来についてのYannLeCun

ディープラーニングハードウェアの未来についてのYannLeCun www.youtube.com 感想 まだ、しっかり、視聴してません。。。。

【AI注目記事、製品】インテリジェント・単眼カメラ

インテリジェント・単眼カメラ www.core.co.jp コメント 微妙に、面白そう

(予防保全と対比するような感じで)予知保全という言葉は、誰が流行らしているのか?

(予防保全と対比するような感じで)予知保全という言葉は、誰が流行らしているのか? そもそもは、英語かな??

【AI関連のYoutube視聴】ニューラルネットワークにおけるスパース性の重要性

ニューラルネットワークにおけるスパース性の重要性 EE Journal www.youtube.com 感想 (1回視聴しました。) * 英語がよくわかりませんでした。何回か挑戦します。

注目すべきAIスタートアップはどこかが、簡単には、わからない(国内, 世界)

注目すべきAIスタートアップはどこかが、簡単には、わからない (いらすとや) 参考になりそうな記事 1 世界のAIベンチャー資金調達ランキングTOP10 (2020-04-24) zuva.io 1位と10位の情報を拝借 10位(Automation Anywhere) 資金調達額:$8億400万 1位 (Byt…

Harmful content can evolve quickly. Our new AI system adapts to tackle it. らしいーー

Harmful content can evolve quickly. Our new AI system adapts to tackle it. 有害なコンテンツはすぐに進化します。私たちの新しいAIシステムは、それに取り組むために適応します。 ai.facebook.com まだ内容読んでませんが。。。 ヘイトスピーチ的なもの…

時系列データの異常検知に関して。まあ、落ち着きましょう。。。

時系列データの異常検知に関して。まあ、落ち着きましょう。。。 ポイント 前提というか、何をやっているのかを明確にする必要があると思う。 前提なしで、深層学習が頑張るとか頑張らないとか、別の技術が頑張るとか議論するのはおかしい。 書道家をつれて…

【下準備】強化学習とはなんだろう

この記事の内容 強化学習についてまとめたい。 そのための下準備の記事 ポイントとして、 物体検出や、自然言語処理や、GANなどとの関係(どこが共通する部分か)など。 まだ、めちゃくちゃれべる、です。 強化学習とは 頭に浮かぶ、例は 棒を倒立させる制御…

Anomaly Detection in Univariate Time-series: A Survey on the State-of-the-Art 解読

Anomaly Detection in Univariate Time-series: A Survey on the State-of-the-Art 解読 以下で、紹介されていました。 ai-scholar.tech 注目点 アルゴリズムによる精度、処理時間とかの比較が、後半に乗っている。凄い! https://arxiv.org/pdf/2004.00433.…

日経クロステックの記事『AIフレームワークとは:自社用AI開発の基本、機械学習モデルを効率作成』

日経クロステックの記事『AIフレームワークとは:自社用AI開発の基本、機械学習モデルを効率作成』 面白そうなので、後で読もう。 active.nikkeibp.co.jp 注目点 AIフレームワークの代表的な事例 コメント 特にありません。

『オートエンコーダによる時系列データの教師なし異常検知』について

『オートエンコーダによる時系列データの教師なし異常検知』について ちょっと、前の記事ですが、以下などもながめつつ noleff.hatenablog.com この記事の目的 猫の画像をみせて、猫という認識結果を得る、など、深層学習にはいろんな期待(値)があるが。。…

Ledge.aiの記事『180種類以上の学習済みAIモデルを使い放題 AI開発の“痒いところ”に手が届くプロダクト』

Ledge.aiの記事『180種類以上の学習済みAIモデルを使い放題 AI開発の“痒いところ”に手が届くプロダクト』 学びがありそうなので。。。後で、読もう! ledge.ai まず、へーと思った部分 引用 (https://ledge.ai/ax-ailia-sdk-interview/ より) また、モバイ…

Invariant Risk Minimization 解読

見失いそうなので、、、取り急ぎ、hatenaに。Invariant Risk Minimization 解読 https://arxiv.org/pdf/1907.02893.pdf Arjovsky, M., Bottou, L., Gulrajani, I., & Lopez-Paz, D. (2019). Invariant risk minimization. arXiv preprint arXiv:1907.02893. …

Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations 解読

Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations Raissi, M., Perdikaris, P., & Karniadakis, G. E. (2019). Physics-informed neural networ…

Windows10でJUMAN++をビルドする。

Windows10でJUMAN++をビルドする 以下の記事のとおりで、うまくいきます。 kenpos.dev 念のため手順 ビルド用のフォルダをつくって、そこから、 以下の2行。5分ぐらいで完成。 cmake -G "Visual Studio 16 2019" .. MSBuild jumanpp.sln 私の場合、以下のフ…

ChatterBot(日本語)を動かしてみた!成功!!うれしいっ。

ChatterBot(日本語)を動かしてみた!成功!!うれしいっ。 再トライの契機 自分の環境 動かす手順 基本 少し、違った部分①② ① chatterbot-corpusのインストール ② spaCyを2.3.5から3.0.0へ 上手く動いたエビデンス 補足 まとめ (いらすとや) ChatterBot(日本…

『Building jaxlib from source on Windows』、成功しました。世界初なワケないですが。。

『Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows』成功!! その他 リンク(本人) 以前だめだったときの記事 『Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows』成功!! jax.readthedocs.io の Additional Notes for Build…

深層学習。学習の方法として、バックプロパゲーション以外の方法はないのか?

深層学習。学習の方法として、バックプロパゲーション以外の方法はないのか? そもそも、バックプロパゲーションが使われているのかも、よくわかっていませんが。 ぐぐった結果 【1】バックプロパゲーションを使わないでニューラルネットワークを学習させる…

AIの「帰納法」的なアプローチが問題にされることが多いが、科学は帰納法だというブリタニカの記事に出会ってちょっと面白かった。

AIにおける帰納法と演繹法 それはそうかもしれないが。。。 AIにおける帰納法と演繹法 https://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-3.pdf 上記の文献より抜粋 帰納的に推論を行う AI 技術を利用したソフトウェア開発では、開発 初期段階…

AI英単語。帰納(Induction)、演繹(Deduction)。

帰納、演繹は、日本語としては強い?単語ですが。。。 帰納(Induction)、演繹(Deduction)。 英語のInduction、Deductionは、重要な単語なんですかね。。。 使われている英語の文書をみかけたら、 ここに記載します。 みつけた(ブリタニカ) www.britann…

Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows って、動きます?

号外!(2021/08/29追記) この記事の後、8/29に成功 ai-de-seikei.hatenablog.com Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows https://jax.readthedocs.io/en/latest/developer.html#type-checking に Additional Notes for Building jax…

AIとOSSと知的財産権(特許)

概要 AIとOSSと知的財産権(特許)。考えどころが多いテーマです。 ここでは、単に、面白そうな文書があったので紹介。 文書1 https://system.jpaa.or.jp/patent/viewPdf/3265 AI・IoT 技術によるビジネスモデルに対する知的財産権 引用 一般的,汎用的な人工…

【記事紹介】Is DeepMind’s new reinforcement learning system a step toward general AI?

記事 venturebeat.com 記事日付 August 3, 2021 2:20 PM 引用 An intelligent agent with the right incentives can develop all kinds of capabilities such as perception and natural language understanding, the scientists believe. コメント DeepMind…

GAN:敵対的生成ネットワーク の本質を考える

はじめに 「GAN:敵対的生成ネットワーク」の本質を考えたいという気がしています。 GeneratorとDiscriminatorがあって、敵対らしいが。。。 どちらも手の内なので。。。。何も敵対していない!!! というあたり。 GANの本質 GANの本質1 しいて言えば、 Gen…