AI IoT

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Visual Studio Codeで快適Pythonライフ:

VS Codeではlaunch.jsonファイルを使って、デバッグをどのような形で行うかの構成を行えます。その基本的な構成方法や構成可能な項目を紹介。

(2021/07/30)

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AWSチートシート:

AWS活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、AWSのAI文字起こしサービス「Amazon Transcribe」をPythonで利用する方法を紹介する。

(2021/07/29)

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複数人の重なり合った画像から姿勢を推定する精度も向上:

雨天や夜間に撮影した画像には課題がある。視認性が悪いからだ。シンガポールの大学の研究者がこれを改善する新手法を開発した。併せて、複数人が重なって見える画像から姿勢を推定する精度の高い手法も公開した。

(2021/07/28)

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長期記憶の構築やインターネット検索による自律的な情報獲得が可能:

Facebook AI Researchはチャットbotの新バージョン「BlenderBot 2.0」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開した。既存のチャットbotとは異なり、長期記憶を構築でき、最新情報についてはインターネット検索で自律的にデータを収集できる。ほぼあらゆるトピックについての高度な会話が可能な初のチャットbotだという。

(2021/07/27)

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解決!Python:

内包表記を使ってリストや辞書、集合を作成する方法、if句や条件式と組み合わせる方法などを1ページにまとめて紹介する。

(2021/07/27)

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数学×Pythonプログラミング入門:

ウォーミングアップとして、中学数学で学ぶ「素数」に関連する「フェルマーの小定理」を題材に、Pythonプログラミングの初歩を振り返る。演算子/変数/関数の使用方法をまとめる。数式をプログラムとして表すための練習問題も用意している。

(2021/07/26)

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ディープラーニングと量子アニーリングを利用:

KandaQuantumは、タスクを入力するだけで適切な担当者に割り当てるツール「calqtask」を開発した。業務のタスクを文章で入力すると、そのタスクの内容を判別し、処理する人材を適切に割り当てる。判別と割り当ての処理にはディープラーニングと量子アニーリングを利用している。

(2021/07/21)

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人工知能学会 タスクフォースが使い方を直伝:

人工知能学会では外部発信活動の一つとして「AIマップβ」を公開している。本記事では活動のいきさつや、AIマップの活用方法を紹介する。

(2021/07/21)

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解決!Python:

集合内包表記を使って集合を作成する方法と、set関数との差、if句との組み合わせ、注意点などを紹介する。

(2021/07/20)

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リリース直前、法律違反に気付くことも:

AI利活用が広まる一方、法律や倫理の観点から問題提起されるケースが見受けられるようになった。企業のAIビジネス動向に詳しい弁護士の三部裕幸氏が語る、欧米の法律、AI倫理の動向と日本の現況とは。

(2021/07/20)

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Visual Studio Codeで快適Pythonライフ:

[実行とデバッグ]ビュー、デバッグ用ツールバー、ステップ実行など、VS CodeでPythonコードをデバッグする上での基本知識を紹介。

(2021/07/16)

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解決!Python:

辞書内包表記を使って、辞書を作成する方法と、zip関数と辞書内包表記を組み合わせる方法、注意点などを紹介する。

(2021/07/13)

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国土地理院の地図データを利用:

国土交通省は、デジタルマップを利用して、全国の盛り土の可能性がある箇所を抽出する。作成時期が異なる国土地理院の基盤地図情報数値標高モデルのデータを比較して標高にプラス5メートル以上の変化がある場合、盛り土の可能性がある。

(2021/07/12)

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AI・機械学習のクラウドサービス:

「AWS AIサービス」「Azure Cognitive Services」「Google Cloud AIビルディングブロック」「IBM Watson API」という主要AIサービスの一覧表を示し、各サービスを1行程度で説明する。自分でAI/機械学習モデルを作る前に、既存のAIサービスがないか(カスタマイズできないか)を、これで確認しよう。

(2021/07/12)

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Python入門:

Pythonで「Hello World」プログラムを3つ作りながら、Pythonプログラムを構成する要素や、Pythonの特徴を見てみよう。

(2021/07/09)

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Kaggle入門:

Kaggle初心者が「初心者」から抜け出して一歩先に行くために何をすればよいのか。実際のコンペでの実践事例を示しながら、ランクを上げていくためのノウハウを紹介する。

(2021/07/08)

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AutoML OSS入門(1):

本連載では、AutoMLを実現するさまざまなOSSを解説します。第1回は、AutoMLの概要と、次回から紹介するさまざまなOSSを実行するための環境やデータについて解説します。

(2021/07/07)

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AIとデータサイエンスのカリキュラムも公開予定:

Microsoftは機械学習の初学者向けカリキュラム「Machine Learning for Beginners」をGitHubで無償公開した。いわゆる「古典的な機械学習」について24のレッスンを通じて学習できる。

(2021/07/06)

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SNSに投稿された画像などから「浸水深」を瞬時に割り出す:

Specteeは、神奈川県平塚市で2021年7月3日に発生した河川の氾濫による周辺の浸水状況の推定図を公開した。同社のAIによるリアルタイム浸水推定技術を活用した。映像から浸水深を瞬時に割り出し、降水量や地形データなどと組み合わせて統合的に解析した。

(2021/07/06)

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解決!Python:

リストの内包表記の中でif句と条件式(if式)を利用して、より柔軟な形で新たなリストの要素を計算する方法を見る。if句と代入式を組み合わせる方法も紹介。

(2021/07/06)

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AI画像解析サービス「Amazon Rekognition」を活用:

千は、卒園アルバム制作サービス「はいチーズ!アルバム」に「人物集計表」機能を追加した。AWSの「Amazon Rekognition」を活用して、アルバムの各ページに何回園児が登場したのかを集計する。

(2021/07/05)

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数学×Pythonプログラミング入門:

「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。

(2021/07/05)

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Python入門:

機械学習に取り組んでみたいという人に(そうでない人にも)向けて、Pythonプログラミングを基礎からやさしく解説する連載がスタート!

(2021/07/02)

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AIモデルが精神科医の精度を約5%上回る:

筑波大学医学医療系の助教を務める道喜将太郎氏は、高い精度で労働者のメンタルヘルスを判定できるAIを開発した。7251人のメンタルヘルスと生活環境に関する客観的データを用いてAIモデルを構築した。

(2021/07/01)

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滝、煙、雲など、任意の流体をアニメーション化可能:

ワシントン大学の研究チームが、1枚の滝の写真から、滝が流れ落ちる様子の動画を作成できるディープラーニング手法を開発した。数千の流体の動画でニューラルネットワークをトレーニングし、流れの動きを予測できるようにした。

(2021/06/30)

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くずし字や略字も認識:

ユーザーローカルは、「ユーザーローカル手書き文字認識AI」の無償提供を開始した。認識可能な文字種は、平仮名、片仮名、常用漢字、英数字、記号。

(2021/06/30)

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AI・機械学習のデータセット辞典:

データセットが効率よく見つけられるPapers With CodeのDatasetsを紹介。各データセットのページでは、データセット利用に向くタスクや、ベストな性能を発揮するモデル、コードありの論文、各ライブラリのデータローダー、データセットの人気傾向などを確認できる。

(2021/06/30)

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解決!Python:

リスト内包表記を使って、リストを作成する基本と、enumerate関数やzip関数と組み合わせる例、for句をネストしたり内包表記をネストしたりする例を紹介。

(2021/06/29)

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ものになるモノ、ならないモノ(90):

タイトーが手掛けるスマートフォン向けゲーム「ラクガキ キングダム」で使われているデータ分析基盤ツール「trocco」を例に、注目の集まるデータ分析基盤構築とその効果について話を聞いた。

(2021/06/29)

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Visual Studio Codeで快適Pythonライフ:

簡単な関数を作りながら、VS CodeとPython拡張機能と各種モジュールを使って、仮想環境の構築、コード記述と整形、Lintによる問題点の発見までを見てみましょう。

(2021/06/25)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「平均二乗パーセント誤差の平方根」について説明。評価関数の一つで、各データに対して「予測値と正解値との差を、正解値で割った値(=パーセント誤差)」の二乗値を計算し、その総和をデータ数で割った値(=平均値)に対する平方根の値を表す。

(2021/06/23)

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