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96件のシェア(ちょっぴり話題の記事)
ローカルで機械学習モデル（データ作成から学習・推論まで）が5分で出来てしまう、Lobeが凄すぎる
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Lobeは、Microsoftによって無料で公開されている機械学習ツール（アプリ）です。Windows及び、Macで利用でき、学習から推論まで全てローカルで実行するように […]
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Amazon Personalizeの推論フィルターを使って年齢制限のある商品やコンテンツをユーザーの年齢に応じてフィルターする
Amazon Personalizeの推論フィルターについて、より実務での活用をイメージしやすいユースケースのご紹介。18歳未満のユーザーにR18+の商品やコンテンツをレコメンドしてはいけません。
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[レポート] Responsible AI: From theory to practice (2/2) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext
こんにちは、Mr.Moです。 現在、2020年7月14日から9月8日までの数週間にわたってGoogle Cloudのデジタルイベント『Google Cloud Next ’20: OnAir』が開催されています。 当エン […]
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[レポート] Responsible AI: From theory to practice (1/2) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext
こんにちは、Mr.Moです。 現在、2020年7月14日から9月8日までの数週間にわたってGoogle Cloudのデジタルイベント『Google Cloud Next ’20: OnAir』が開催されています。 当エン […]
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「ちょい見せ」で、お菓子の種類を推論してみました
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 機械学習の推論には、ある程度の時間がかかるため、動画で高速なFPSを出すのは、比較的難しいと思います。 今回は、対象の商品を一瞬だけカメラに見せて「ちょい見せ」、推論する […]
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semantic segmentationで道路を青色に塗ってみました
画像をピクセル単位で処理する、セマンティックセグメンテーションのモデルも、表示に注意を払えば、十分高速な処理に適用可能だと思います
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【備忘録】PyTorchのモデルをonnx形式を経由してOpenVINO用に変換する
せーのでございます。 コンピュータビジョンを使う際にIntelのOpenVINOというツールキットは足回りを整備してくれていて、非常に使いやすく生産性のあがるものです。システムをIntel系のチップが載ったマシンで動かす […]
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Person Re-Identification 複数カメラで人物の追跡をしてみました
複数カメラで人物の追跡ができると、ちょっとPerson Re-Identificationの威力を感じます。
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Face Re-Identificationで顔を追跡してみました
（妄想です）人物追跡と組み合わせて、ショッピングモールの「入り口」「２Fフロア」「３Fフロア」などで、同一人物を検出できるかも知れません。
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Person Re-Identificationで人物を追跡してみました
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 機械学習で画像から人物を検出する事が可能ですが、検出された人物が、フレーム間で一致できれば、追跡やカウントも可能なります。 OpenVINO™ toolkitの紹介ビデオ […]
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[レポート] Generating value with AI (Cloud AI 基調講演) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext
こんにちは、Mr.Moです。 現在、2020年7月14日から9月8日までの数週間にわたってGoogle Cloudのデジタルイベント『Google Cloud Next ’20: OnAir』が開催されています。 当エン […]
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[アップデート] Amazon Personalizeに新たなレシピ「USER_PERSONALIZATION」が追加されました
SaaSでありながら、トレンドのアルゴリズムを採用して複雑で高度なレコメンデーションが可能に。
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[アップデート] Amazon Personalizeの推論フィルターでアイテムやユーザーのメタデータを条件としてフィルタできるようになりました
データアナリティクス事業本部の貞松です。 2020年6月に追加されたAmazon Personalizeの推論フィルターが早くもアップデートされました！ INTERACTIONデータのEVENT_TYPEだけでなく、アイ […]
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[アップデート] Amazon Forecastに新たな予測アルゴリズム「CNN-QR」が追加されました
データアナリティクス事業本部の貞松です。 Amazon Forecastのアップデートにより、新たな予測アルゴリズム「CNN-QR」が追加されました。 本記事では、CNN-QRの概要とコンソール上からCNN-QRを用いて […]
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「週刊Developers.IO〜ざっくり分かるこれからの機械学習〜」前後編まとめ #週刊DevIO #YouTube
「週刊Developers.IO〜ざっくり分かるこれからの機械学習〜」と題してAIスペシャリストの清野剛史によるセッションを2020年7月21日と7月28日の2週にわたりYouTubeLiveで放送。本記事は書き起こしを交えたハイライトです。
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[OpenCV] Pytorchの手書き数字（MNIST）分類モデルをOpenCVから利用してみました
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Pytorch入門ということで、MNIST（手書き数字のデータセット）から作成したモデルを使用して、OpenCVでWebカメラの動画を推論にかけてみました。 使用したモデ […]
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[Azure] 機械学習のライフサイクルを一気通貫でサポートする新しいAzure Machine Learningのご紹介
データアナリティクス事業本部の貞松です。 一番好きなプログラミング言語はC#です(1年ぐらいまともに触ってませんが) 今回は珍しくMicrosoft Azure関連のお話です。 ちなみにタイトルで「新しい」と書いています […]
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OpenPose を Finetuning (転移学習の手法)して見下ろし画像の姿勢推定にトライしてみる
1 はじめに おはようございます、もきゅりんです。 この稿では、OpenPose モデルを Finetuning して見下ろし画像(Top view)の姿勢推定を行います。 ここで扱う OpenPose モデルとは、つく […]
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Deep Learningを簡単・ローコードで使えるライブラリktrainを使ってみた
こんにちは、Mr.Moです。 機械学習関連の情報は今の時代オープンにされていることが多く、勉強するにあたり情報不足で困ることがあまり無いと感じています。一方で気になる論文や参考文献を見て理論を理解しそこからさらに実装(適 […]
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NVIDIA Jetson Xavier NXのシステムボリュームをNVMe SSDに切り替える
ども、ゲストのソラコム大瀧です。 NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit(以下Xavier NX)を手に入れていろいろ遊びたくなったのですが、SDカードをシステムボリュームとして使うの […]
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NVIDIA JetsonとUSBドングルでLTE(SORACOM Air)接続するために nmcli を使う
ども、ゲストのソラコム大瀧です。 NVIDIAのAI向けSBCのJetsonはエッジコンピューティングのデバイスとして人気ですね。最近発売されたJetson Xavier NXを入手したので、LTE通信のためのUSBドン […]
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NVIDIA Jetson Xavier NXをHDMI接続せずにHeadlessでセットアップする
Headless initial configurationを利用してXavier NXの初期セットアップをUSBシリアル経由で行う方法をご紹介します。
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[Azure Machine Learning] Microsoft Build 2020で印象的だったResponsible MLを少しまとめてコードも動かしてみた
こんにちは、Mr.Moです。 Microsoft Build 2020では様々な発表がありましたが個人的に一番印象に残っているのが「Responsible ML」です。少しまとめながらコードも動かしてみたいと思います。 […]
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【2020年】 Microsoft Azureの機械学習系のサービスまとめてみた
こんにちは、Mr.Moです。 Microsoft Azureには多くの機械学習系のサービスがありますね。この記事では現時点でどのようなサービスがあるのか、また各サービスはどのような状態なのかをまとめていきたいと思います。 […]
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Tensorflowの転移学習サンプルを機械学習の初心者がギリ分かるところまで噛み砕いてみた
せーのでございます。 機械学習というワードはかなり一般化され、エンジニアじゃない方なら「ああ、自動運転とかのやつでしょ」くらいに浸透しています。 特にエンジニアの方であれば「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」がど […]
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[레포트] 아직도 파이썬으로만 머신 러닝 하니? 난 SQL로 바로 쓴다. #AWSSummitOnlineKorea
AWS Summit Online Korea 2020의 세션 "아직도 파이썬으로만 머신 러닝 하니? 난 SQL로 바로 쓴다."를 레포트합니다.
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ゴールデンウィークなのでGoogle App Engineに機械学習のモデルをdeployして遊んでみた (using TensorFlow 2.1)
こんにちは、ゴールデンウィークはしっかりステイホームしているMr.Moです。 GWに何をやろうかなーと思っていたら目の前にApp Engineと機械学習のモデルがあったので遊んでみました！ Google App Engi […]
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RandomForestベースのUplift-modelingを試してみる
最初に causalmlを使って「RandomForest」ベースの手法でUplift-modelingを試してみました。 実際にやっていく過程を通して、本手法に対する理解を深めていくことを目的としています。 具体的にや […]
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[自然言語処理/NLP] Okapi BM25についてざっくりまとめ (理論編)
こんにちは、Mr.Moです。 文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法でよく使うものにTF-IDFがありますが、別の手法でOkapi BM25というのもあります。ケースによってはTF-IDFよりも精度が出る場合がありそ […]
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TMLE(Targeted Maximum Likelihood Estimation)に基づいた条件付き平均処置効果の推論
概要 TMLE(Targeted Maximum Likelihood Estimation)に対する理解を深めることを目的として、TMLEに基づいた条件付き平均処置効果（CATE）の推論を実施してみます。 スクリプトは […]