機械学習·深層学習で
世界を笑顔にする

新型コロナウイルス感染症とは？ 2019年12月より中国で 新型コロナウイルス ( COVID-19 )による肺炎が発生し、2020年4月現在では日本国内でも急速に感染が拡大しています。 新型コロナウイルスは、感染症法における「 指定感染症 」、及び検疫法における「 検疫感染症 」に指定され、感染が確認された患者に対して入院措置などの法的処置を取ることが可能となりました。 今回は、まず感染の拡大等

世界で猛威を振るうコロナウイルスの抑制に向けて、AI・機械学習はどのような貢献ができるでしょうか。 政府、研究者、保健機関を支援するための早期警告、および検出アルゴリズム、患者の旅行履歴に基づく分析、そして最終的にはコロナウイルスワクチンの作成および開発まで、AIはおそらく鍵となるテクノロジーになるでしょう。今回はAI・機械学習での貢献にチャレンジしている事例を紹介します。 機械学習によるウイルス

0. 背景 「 特徴量の自動抽出 」を行うのがDeep Learningの強みの1つですが、与えられたデータに対する推論の過程が ブラックボックス化 され、なぜその特徴量を抽出したのか説明できないという問題点もあります。 例えば、自動運転技術が搭載されている車で事故が起こった場合、「 なぜ事故が起こったのか 」という原因の究明が難しく、実用化にあたり大きなハードルになっています。 最近の機械学習関

最近、「機械学習って何が出来るの？」「AIとなにが違うの？」という質問を多くいただくようになってきました。それもそのはず、5年間で機械学習の検索ボリュームは約3倍になりました。 機械学習の概要やどんな課題解決ができるのか、事例をご紹介します。 目次 人工知能(AI)とは 機械学習とは 機械学習の種類 機械学習の歴史 解決したい課題別 機械学習の活用事例 コスト削減/人依存の解消/生産性向上/品質向

フェイクニュースは珍しいものではありません。 コロナウイルスの情報が凄まじい速さで拡散されていますが、その中にもフェイクニュースは混ざっています。悪意により操作された情報、過大表現された情報、ネガティブに偏って作成された情報は身近にも存在しています。 これらによって、私たちは不必要な不安を感じ、コロナ疲れ・コロナ鬱などという言葉も出現しました。 TwitterやInstagramなどのソーシャルメ

ディープラーニングを使って、人の顔の画像を入力すると 年齢・性別・人種 を判別するモデルを作ります。 身近な機械学習では1つのデータ（画像）に対して1つの予測を出力するタスクが一般的ですが、今回は1つのデータ（画像）で複数の予測(年齢・性別・人種)を予測します。 実装方法 学習用データ まず、学習用に大量の顔画像が必要になりますが、ありがたいことに既に公開されているデータセットがあります。 UTK

Googleが発表したBERTは記憶にも新しく、その高度な性能はTransformerを使ったことで実現されました。 TransformerとBERTが発表される以前の自然言語処理モデルでは、時系列データを処理するRNNとその発展形であるLSTMが使われてきました。このLSTMには、構造が複雑になってしまうという欠点がありました。こうしたなか、2017年6月に発表された論文「Attention i

最近はGoogleを始めとする翻訳サービスにも機械学習が取り入れられ、翻訳精度が向上しています。 しかし、完璧な翻訳を求めるには精度が足りず、確認作業に時間がかかったり、翻訳されたものが正しいのか見極めるスキルが必要なケースがほとんどです。 このような課題がある中、高精度な翻訳ができる「DeepL」が、日本語と中国語の翻訳に新しく対応したので、日本語での翻訳機能を試してみました。 DeepLとは

始めに こんにちは インターンで働いていますHです。 今回は、11月に社員の方々と東京都の高尾山にハイキングに行ったので、そのことをブログに書きました。 ハイキングに行くきっかけは、僕の趣味が山登りで社員の人と話しているうちに「じゃあ、行きましょうか」となったという、非常に軽い気持ちです。 勿論、自由参加で行きたい人を募集して行きました。 自分で何かを企画できる環境であることと、仕事ではないので参