機械学習·深層学習で
世界を笑顔にする

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

NCAAコンペ概要 　全米大学体育協会バスケットボールトーナメントの試合の勝敗を予測するコンペでした。男女別にコンペが開かれました。リーグ戦の試合結果の詳細とトーナメントの試合結果のデータが年ごとに与えられ、今年のトーナメントの試合結果を予測します。評価指標はLoglossでした。 結果 　新型コロナウイルスの影響で、大会自体がキャンセルになってしまいました。リークなしのLBの最も良いスコアは0.

サービスへのお客様の評価はその場では気付きにくく、特にネガティブなものは直接伝えてはくれません。 しかしお客様の声を知ることはより満足してもらうためには必須です。 今回は口コミサイトに投稿されたレビューを分析し、お客様の本当の声を知るためのサービスを紹介します。 0.サービス紹介_口コミ分析 Web上で集めた口コミ（レビュー）をAIが精査し、ネガティブな口コミはネガティブな原因を特定します。 数が