Linux Foundation、機械学習をアプリケーションに簡単に組み込めるオープンソース「Acumos AI」発表。新団体「LF Deep Learning Foundation」が開発
Linux Foundation、機械学習をアプリケーションに簡単に組み込めるオープンソース「Acumos AI」発表。新団体「LF Deep Learning Foundation」が開発 Acumos AIプロジェクトはおもに「Acumosフレームワーク」と「Acumosマーケットプレイス」から構成され、これらによってAIや機械学習の開発、利用、共有という3つのメリットをもたらすとしています。 以下はAcumos AIプロジェクトのブログに投稿された記事「What is Acumos? - Acumos」から。 Acumosは、AIモデルの開発者に対しては容易な開発とパッケージングを実現するソフトウェアだと説明されています。 For creators of AI models – data scientists and others – Acumos empowers them to
LSTMでバイナリデータを読む~あるいはニューラルネットワークによるJPEGの再評価~ - Qiita
学会発表のためバンコクに来ています。 @Hi-king です。この記事は ドワンゴ Advent Calendar 2017 初日の記事です。 早速ですが、今日のテーマの背景のポエムを読みます。コンピュータビジョンは機械の目を作る学問だと言われていて，特に近年のディープラーニングの技術により，"特に前処理とかしなくても、生の画像を直接ニューラルネットに入力すれば画像認識できる"という能力を獲得したと言われています。 しかし、ちょっと待って下さい。我々エンジニアにとって、生の画像データって本当に画像の形をしているでしょうか？我々が扱ってるデータは何らかのフォーマットで保存したバイナリデータであり，そのバイナリデータをそのまま扱えてこそ"生データから学習"といえるのではないでしょうか。 今回のテーマはJPEGデータを対象とし、JPEGデータから画像データにエンコードして、画像データの特性を活か
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
AIは勘違いする―テスラとトヨタにみる自動運転カー戦略の違い
このランダムノイズのような画像を、手書きの数字（0～9）を99.8％の精度で認識できる人工知能（この場合はディープニューラルネット）に入力すると、なんと人工知能はほぼ100％の自信度で「1」と判別してしまう。 この画像は、特定のニューラルネットを「だます」目的で、AI技術開発のカラフル・ボードが作成したものだ。学習済みのニューラルネットに画像を入力し、その出力結果が「1」に近づくよう、画像に繰り返しフィードバックを与えたものである。 同社CEOの渡辺祐樹氏は「なぜニューラルネットがこのランダムな画像を『1』と認識するのか、ニューラルネットの挙動から解析することは困難」と語る。一般的なプログラムコードと異なり、ニューラルネットは大量のパラメータから構成され、人間にとって可読性の低いブラックボックスだからだ。 人工知能の判断誤りが事故を生む 人工知能は、往々にしてだまされ、勘違いし、間違った判
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