私が好きな機械学習(画像編)

画像識別という技術は、技術的にも(特に画像処理に触れたことがある人には)比較的直感的に理解しやすく、それでいて技術者以外が見ても楽しめるようなキャッチーなシステムを作りやすい、機械学習を勉強する上でとても良い題材だと思う。最終的に有名どころばかりになってしまったが、僕が好きな画像識別のネタを載せておく。 “私が好きな機械学習(画像編)” の続きを読む

キャッチフレーズを自動生成するプログラムを考える – 生成されたフレーズの分析編

http://nantekottai.com/2017/11/20/phrase-generator-1/
の続き。
生成されるフレーズのうち、大半は大して面白くもうまくもないフレーズだ。生成されたフレーズの中から、面白い/うまいフレーズを抽出する方法がないか考えてみる。まずは、生成されたフレーズの出来とその傾向について分析してみる。 “キャッチフレーズを自動生成するプログラムを考える – 生成されたフレーズの分析編” の続きを読む

PixelNNという画像生成アルゴリズムが興味深い


hardmaruさんのツイートで紹介されていたPixelNNという画像生成のアルゴリズムがとても興味深い。PixelNN自体は画像生成用のアルゴリズムだが、アイデア自体は画像生成以外の分野にも応用できそう。
最近の画像生成系のアルゴリズムはニューラルネットワークを使ったGANが多いが、PixelNNでは少し違ったアプローチが取られている。 “PixelNNという画像生成アルゴリズムが興味深い” の続きを読む

クラウド機械学習プラットフォームのFloydHubに感動した話

数年ぶりに、とても印象的なサービスに出会った。
FloydHubは、ディープラーニングに特化したPaaSである。一言で説明すると、Heroku for Deep Learningである。TensorFlowやPyTorchで書いたプログラムを、簡単に強力なサーバー上で実行できるクラウドサービスだ。 “クラウド機械学習プラットフォームのFloydHubに感動した話” の続きを読む