概要 Amazon Web Services(以下、AWS)のRekognitionサービスを使用して、面倒なトレーニングは一切なしでS3ストレージにアップロードされる動画の中から、人の写っていない動画だけを削除する方法…
Read MoreAmazon Rekognitionで簡単構築！動画ファイルの自動選別システム
カテゴリー: AI
TensorSpace.jsでニューラルネットワークを3D可視化
はじめに 皆様TensorSpace.jsをご存知でしょうか。 TensorSpace.jsとは、ニューラルネットワークを可視化するNode.jsのライブラリのことです。可視化大好きマンとしてはv0.1の時から触ってはい…
Read More【第二回】日本語pre-trained modelで試すBERT
はじめに 前回は、Googleが発表したpre-trainedの汎用言語表現モデルであるBERTについて、自然言語処理分野の背景も交えてご紹介しました。 第二回となるこの記事では、BERTを実際のタスクに使用し、その性能…
Read MoreIBM Watson Studio Model Builderを用いてkaggle課題に挑戦してみた
はじめに 機械学習と聞くと、私のような文系出身のエンジニアにとっては、「高度な数式の理解が必要そう。」など、障壁が高いもののように感じられます。しかし、IBM CloudのIBM Watson Studioというサービス…
Read Moreゼロから始めたDeep Learning――其の弐
はじめに 前回、下記記事で、私がAIチームに配属されてからの学習ステップをご紹介しました。 この記事ではそこで学んだ内容を活かして、画像判別器の実装を行っていきたいと思います。画像判別の分野では一般的な手順だとは思います…
Read More簡易的な対話型「画像の切り取り」ツールを作ってみた
機械学習を行おうと思うと、学習のためのデータを用意しないといけません。各種チュートリアルを行う際は、例えば、手書き文字画像（MNIST）が事前に用意されていて、ディープラーニングのCNN（畳み込みニューラルネットワーク）…
Read More【第一回】日本語pre-trained modelで試すBERT
はじめに 当社の自然言語処理チームにてBERTが話題になっています。Googleが発表したpre-trainedの、文脈を考慮する汎用言語表現モデルとのことで調査する前から期待大でした。 BERTとはいったいどんなものな…
Read MoreIBM Watsonを使用して、日本昔話からDiscoveryしてみる
Watson Discoveryという、IBM Cloudが提供しているサービスがあります。これは、構造化・非構造化データを問わず、WORDやPDF、JSONファイルなどのファイルを取り込み、“有用な知見”を抽出してくれ…
Read MoreIBM Watson Explorerの分析コレクション作成2――もしもラーメン屋さんが使ったら
IBM Watson Explorer Analytical Components（以下、WEXAC）は、Watsonソリューションの基盤として位置付けられ、文章やDB、WEBなどに含まれる構造化および非構造化コンテンツ…
Read Moreゼロから始めたDeep Learning――其の壱
はじめに AIチームに配属されてから約10ヶ月が経ちました。巷でも機械学習やDeep Learningがブームとなっていますね。この分野は理論や数式、実装方法などが難しいため、1から始めようとすると、未経験者にとっては大…
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