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GoogleのAI研究チームの2017年成果 AutoML

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1.GoogleのAI研究チームの2017年成果 AutoMLまとめ ・Googleの人工知能研究所であるGoogle Brainが2017年の総括記事第一弾を投稿 ・一番大きなテーマは自動化。その他、巨大化、効率化、複合化、新手法 ・Google自身が機械学習を使って業務をどんどん効率化している 2.AutoML(自動機械学習) シンギュラリティ(技術的特異点)とは ・人間より賢い人工知能が出来 […]

マイクロソフトの人工知能(AI)が読解力テストで世界で初めて人間を凌駕

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1.マイクロソフトの人工知能(AI)が読解力テストで世界で初めて人間を凌駕のまとめ ・アリババとマイクロソフトのAIがスタンフォード大学の読解力テストで人間を凌駕 ・モデル提出はマイクロソフトの方が早かったがサイトへのスコア登録はアリババの方が早かった ・QA形式の文書ではなく説明文から回答を読み取るため応用範囲が広い 2.AI開発の世界の熾烈な競争 アメリカでは、「アリババの人工知能が世界で初め […]

scikit-learn LinearSVCでの猫顔認識

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  • 2018.01.16

1.scikit-learn LinearSVCでの猫顔認識のまとめ ・機械学習を使って猫顔の画像と猫でない画像の分類の精度向上に挑戦 ・ダミー画像を猫と誤認識してしまう誤りが多い ・反転して学習用画像を増やしても正答率は向上しなかった 2.初回学習 学習用データ 猫顔画像データ8752枚とダミー画像1003枚 精度確認用データ 猫顔画像データ115枚とダミー画像96枚 正答率93.8% 誤認識は […]

Google Photosが黒人をゴリラと誤認した件

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1.Google Photosが黒人をゴリラと誤認した件のまとめ ・Google Photosが黒人をゴリラと誤認した件は2年たっても修正できていないようだ ・人工知能は誤りを直接修正できないので本事例のような細かいチューニングは困難 ・Googleは個別事例のチューニングよりプラットフォーム作りに注力していると思う 2.人工知能の誤認識の難しさ gigazineの記事より Googleはゴリラ画 […]

Googleがスピーチとその原稿から音声合成を作り出すTacotron 2を発表

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1.Googleがスピーチとその原稿から音声合成を作り出すTacotron 2を発表まとめ ・非ネィティブには音声合成と人間の発音が区別できない時代が来ている ・TTS(text-to-speech、文章読上げシステム)も難単語を流暢に発音できるようになっている ・人工知能によって文法知識がなくてもTTSが作れる未来が来る 2.Tacotron 2の意義 人間と全然見分けが使ない!と盛り上がってい […]

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