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カテゴリー: AI
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…
Read More箱ひげ図に思いを馳せて
はじめに こんにちは。巷ではDeep LearningやAIが流行りに流行っていると感じます。多くの企業・個人が何かしらの形で手を出しているのではないでしょうか。私も例に漏れずDeep Learning関連の技術検証を行…
Read MoreStanford Parserを使って、自然言語処理がどこまで進化したのかを体験しましょう!
はじめに 自然言語は、一定の文明的背景を持つ人たちがコミュニケーションをとるために自然に発展してきた言語であり、それをコンピュータに処理させる一連の技術は自然言語処理(Natural Language Processin…
Read MoreはじめてのExpressのテンプレートを使ったNode.jsアプリケーション構築手順
はじめに こんにちは。末永です。 チャットボット案件に仕事でかかわるようになって、AIチャットボットを作成するには色々な知識が必要だということを知りました。たとえばIBM WatsonのAPIであるAssistantを使…
Read More「妻よ、俺はハゲじゃない!」~AIを使って薄毛診断してみた。VR編~
はじめに 年齢を重ねるごとに、私たちの身体も変化していきますね。 最近、妻が私の頭を見るなり、「頭頂部が薄くなってきて心配」と言って来るようになりました。「鏡で見たけど、全然問題ない!」と、妻に言っているのですが、あまり…
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