「ディープラーニング」とは?

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【AI】AIで線画に自動着色 お絵かきアプリ「pixiv Sketch」に新機能 - 05月24日(水)18:21 

http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1705/24/news106.html 1月にSNSで話題になった線画自動着色Webサービス「PaintsChainer」の技術を活用した。 [山口恵祐,ITmedia] ピクシブは5月24日、イラスト作成アプリ「pixiv Sketch」(ピクシブ スケッチ)に人工知能(AI)技術を活用した線画自動着色機能を追加したと発表した。 線画で描かれた人物の顔や服装、風景などを認識し、自動で着色できるという。Web版のみ対応、利用料金は無料。  pixiv Sketch上で描いた絵や、アップロードした画像ファイルを選択し、自動着色ボタ...
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ネット広告の効果としての物理店来店者数予測にGoogleはディープラーニングを利用 - 05月24日(水)13:43 

Googleは、今日行われたMarketing Nextカンファレンスで、来店計測ツールのアップデートを発表した。Googleは2014年以来、ユーザー名を取り去った位置データと状況的データを利用して、ネット広告に刺激されて物理店に来る人の数を推計してきた。今回同社は、そのツールを機械学習で強化して、考慮する要素を増やし、推計の精度を上げた。 オムニチャネルマーケティングは、今大流行のバズワードだ〔IBMにはOmni-channelという製品まである〕。これは、目立ちすぎて目ざわりな言葉であるだけでなく、マーケターにとっての重要な問題も示唆している。物理的な小売店という古い世界と、オンラインショッピングという新しい世界、この二つの世界のデータをうまく組み合わせて、今後の経営意思決定のために利用したいのだが、具体的にはどうやるのか? それがまさに、オムニチャネル(omnichannel, 全方向的な)マーケティングの課題なのだ。 Googleはこれまで、Wi-Fiの信号や位置データ、地図、計測データなどを利用して来店数を巧みに推計してきたが、でも過密都市や中高層のモールなどでは顧客の動きを掴みかねていた。そういうところのロングテールは、従来の推計テクニックになじまないのだ。 この不確実性を解決するために、Googleはディープラーニングに着目した。大量かつ多様な訓練データをディープ...more
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AI、初戦は最強棋士に勝利=中国・柯潔九段と3番勝負-囲碁 - 05月23日(火)17:45 

 【烏鎮(中国浙江省)時事】「世界最強」とされる中国の囲碁棋士、柯潔九段(19)と囲碁人工知能(AI)「アルファ碁」との3番勝負第1局が23日、中国浙江省の烏鎮で行われ、白番のアルファ碁が勝利した。 第2局は25日、最終局は27日に行われる。 米グーグル傘下、英ディープマインド(DM)社が開発したアルファ碁は、自ら学習を積み重ねる「ディープラーニング(深層学習)」技術を採用。自立的に最善の打ち手を探し出す。 昨年3月には韓国のトップ棋士、李世※(※石の下に乙)九段(34)と対戦。4勝1敗で圧勝した。当時は「AIがトップ棋士に勝つにはまだ10年はかかる」とみられていたが、驚異的な成長を遂げていたことが分かり、世界を驚かせた。 昨年末にはインターネット上で「マスター」と名乗る謎の打ち手が登場。世界のトップ棋士らと対戦し、60連勝した。後にその正体は「進化したアルファ碁」だったことが明らかにされた。 【時事通信社】
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【自動車】詳報:トヨタが頼った謎のAI半導体メーカー - 05月22日(月)14:00 

AI(人工知能)による産業構造の激変が始まった。  売り上げ規模など従来の序列は全く関係ない。対応できない既存勢力は没落する。強固なピラミッドを持つ自動車産業とて安泰ではない。AIによる自動運転の実用化が、激変の号砲となる。  5月10日にトヨタ自動車とAIによる自動運転で提携したのは、半導体世界シェア10位以下の米エヌビディア。自動車業界と半導体業界にとって、序列の崩壊を象徴する提携である。  エヌビディアは長らく、ゲーム用半導体というニッチ産業のプレーヤーの1社に過ぎなかった。まさに「知る人ぞ知る」...
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お絵かきSNSアプリ『アイビスペイント』に“自動色塗り機能”が追加! アシスト機能で修正も手軽 - 05月22日(月)13:00 

アイビスモバイルは、お絵かきSNSアプリ『アイビスペイント』に、ディープラーニングを利用した“線画から自動的に色を塗る機能”を追加し、リリースしました。
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【人工知能】電子書籍を自動翻訳するAI翻訳家 数年内の導入目指し開発へ - 05月24日(水)18:07 

電子書籍を自動翻訳するAI翻訳家、開発へ 財経新聞:2017年5月24日 17:02 http://www.zaikei.co.jp/article/20170524/373046.html  電子書籍取次大手メディアドゥは、販売する電子書籍の文面を要約したり、自動で英文に翻訳する機能を持ったAIの開発に乗り出す。 AI開発のベンチャー企業、エーアイスクエアとインターネット総合研究所の2社に約11億円を出資し、自社がインターネット上に立ち上げる電子書店に数年内に導入したい考えだという。  書籍の国内市場は縮小を続けている。 電子書籍市場への移行は、ゆっくりとだがし...
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マイクロソフトとPreferred Networks、ディープラーニング分野で協業 - 05月23日(火)18:32 

Microsoftは、日本のPreferred Networksと人工知能や深層学習の実社会での活用の推進を目的に協業する。
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東京教育委員会、H29年度情報教育推進校として16校を指定 - 05月23日(火)13:45 

 東京都教育委員会は、小学校・中学校・高等学校などから16校を平成29年度情報教育推進校として指定。推進校はICT機器などを積極的に活用し、指導事例などを作成するとともに、公開授業などの実施により他校への普及・啓発を行う。 東京都教育委員会では、各公立学校における児童・生徒のインターネット・携帯電話の安全な利用のため、情報モラル教育・情報リテラシー教育を積極的かつ継続的に推進している。これまでにも「SNS東京ルール」の策定や情報教育フォーラムの開催などを実施。情報教育推進校の指定は、情報モラル教育・プログラミング教育における取組みや授業実践を推進することが目的となっている。 平成29年度のおもに情報モラル教育を推進させる指定校は、小学校2校(八王子市立第五小学校、小平市立小平第三小学校)、中学校1校(大田区立蒲田中学校)、高等学校3校(都立墨田川高等学校、都立町田工業高等学校、都立田無工業高等学校)、特別支援学校3校(都立城南特別支援学校、都立鹿本学園、都立石神井特別支援学校)。指定された9校は、指導事例などの作成、公開授業による他校への普及・啓発に取り組む。 おもにプログラミング教育を推進する指定校は、大田区立矢口西小学校、世田谷区立東玉川小学校、渋谷区立西原小学校、杉並区立天沼小学校、荒川区立第二日暮里小学校、八王子市立浅川小学校、立川市立上砂川小学校の小学校7校。発達段階に即...more
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ディープラーニングを使った自動色塗り機能、お絵かきアプリ「アイビスペイント」に搭載 -INTERNET Watch - 05月22日(月)13:29 

ディープラーニングを使った自動色塗り機能、お絵かきアプリ「アイビスペイント」に搭載 -INTERNET Watchニュース ディープラーニングを使った自動色塗り機能、お絵かきアプリ「アイビスペイント」に搭載 磯谷 智仁 2017年5月22日 13:22  株式会社アイビスモバイルは22日、お絵かきアプリ「アイビスペイント」にディープラーニングを利用した自動色塗り機能を追加したと発表した。  タイトル画面の「マイギャラリー」から線画を読み込み、ツール選択ウィンドウの「フィルター」内の「自動色塗り」をタップするこ...
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将棋名人がAIに敗北 ロボットが人間を超えるXデーはいつ? - 05月22日(月)11:50 

5月20日に行われた将棋の電王戦二番勝負の第2局で、佐藤天彦名人が「PONANZA」に敗れ、2連敗という結果に終わりました。すでにチェスや囲碁でトッププロがコンピューターに負け、“最後の砦”とも思われた将棋でも人間が敗北しましたが、この後AIはどこに進むのでしょうか? Google DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラム「AlphaGo」が、2016年3月に世界トップクラスの韓国人プロ棋士・イ・セドル九段に勝利しました。人間のプロ棋士をコンピュータ囲碁プログラムがハンディキャップなしで破ったという事実は、世界中で話題になりました。これは近年に耳にすることが多くなった、膨大なデータを取り入れ分析していくことで機械が自動的に学習する「ディープラーニング」によって成し遂げられたもの。「Alpha Go」は、膨大な数の対局を自身のプログラム内で行い、学習したのです。 2014年4月、イギリスの大手新聞『The Guardian』が、「冗談ではない。ロボットが人間に代わる時が来る」という記事を載せました。人工知能の発達により、人間の仕事がロボットに奪われてしまう可能性を示唆しています。2015年、野村総合研究所がオックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授、カール・ベネディクト・フレイ博士と行った研究によれば、10年から20年以内に、日本の労働人口の49%が人工...more
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ディープラーニング深層学習()とは、多層構造のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、)の機械学習の事。汎用的なAI、いわゆる強いAIの実現が期待されている。概念・手法は1980年前後からあったが、2010年代に画像認識などから急速に盛り上がり、三度目の人工知能ブームと言われる。第三次ブーム以後は、機械学習は単なる流行を超えて社会インフラとして広く定着して行った。コグニティブコンピューティングの核となる技術でもある。

概要

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のものに対し、1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究や、「たった一つの学習理論()」、ブルーノ・オルスホーゼンによるスパース・コーディング理論を基にしたアルゴリズムが実装されたものを指す。

これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに、各層で学習が繰り返される。この過程で、これまでは画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が自動で計算される。

特徴量とは、問題の解決に必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数であ...

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