AI マガジン by codexa

何かを「正しい」と判断するとき、読者の皆様は何を根拠としますか。例えば、経験を元にする場合、一度だけの経験では偶然の可能性も考えられます。これが複数の経験からの判断であれば、少しは信憑性が増すと思います。一度の結果では信憑性が薄くとも、多くの結果を得られればある程度の精度で判断できる材料となります。 ...
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みなさんはデータ分析コンペティションに参加されたことはあるでしょうか。現在はkaggleやSIGNATEなど様々なコンペティションが開催されています。コンペティションにチャレンジされている方であれば、ほとんどの方がメダルに憧れを抱いていると思います。筆者もその1人です。 データ分析の作業割合は前処理 ...
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何かを「集める」という作業は非常に大変です。特に画像などに関しては数枚程度であればすぐに集まりますが、数百枚、数千枚となってくると手作業ではかなり大変です。また、一般的に出回らないような画像であれば収集の制限はさらに厳しくなることが予想されます。 機械学習、特にディープラーニングによる画像認識では大 ...
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私たちは普段から様々なものを「比較」しています。例えばテストの点数や売り上げなどは、他人の点数や他店舗の売り上げと比較して優劣が決まります。このような時、同じ単位での比較はさほど難しくはありません。しかし、単位が違う時はどうでしょう。平熱と身長を例に挙げてみます。平熱が37.3度の人は「他人と比較し ...
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データを扱っていると想定外の値を目にすることがあります。筆者も毎日の体重を体重計からスマートフォンに転送し記録していますが、体重計の故障などによって普段であれば考えられない体重が記録されていることがあります。正直、サービスの利用者からすれば、意味のない値は削除してほしいものです。 機械学習の分野でも ...
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突然ですが、皆さんはアンケートの回答を求められた経験はありませんか？ 道端で声を掛けられる場合もあれば、飲食店の机の上に置いてある場合もあります。例えば皆さんが機械学習の勉強会に参加していたとします。以下の項目を聞かれた場合、皆さんは何項目記入しますか？ ■セミナー来場者アンケート 1. お名前 2 ...
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「データ」という言葉は非常によく使われる言葉です。AIや機械学習も、データを大量に収集し、それらを学習することで予測を立てています。しかし、データを大量に収集できれば、残りの作業をすべてAIが行ってくれるわけではありません。AIがより精度の高い予測を出すためには、これらのデータをどのように処理するか ...
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昨今、「AI」と言う言葉を聞かない日はないほどにAIブームが加速しています。それによりAIや機械学習について勉強したいと思う方が増えたことは間違いありません。最近では「AI資格」と呼ばれる資格試験も誕生し始め、多くの方が受験されています。例えば、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主宰するG検定 ...
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皆さん、突然ですが上の画像をご覧ください。 （画像引用：OpenCV公式サイトより） これは、画像認識技術の応用例の一つです。コンピューターが映像の範囲内で移動する複数の人間を検知し、その移動をリアルタイムで追跡している様子が見て取れます。かなりの数の人がいるにも関わらず、ほとんどの人を正確に検出す ...
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機械学習モデルを構築する際に欠かせないのが、機械学習ライブラリです。様々な機械学習ライブラリがインターネット上で提供されていることが、昨今の機械学習ブームを支えているのは間違いありません。 しかし、一言で機械学習ライブラリといっても、その用途は様々です。どのライブラリを、機械学習モデル構築の流れの中 ...
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