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 海外機械学習事例|再生可能エネルギー普及に向けて

エネルギー分野における課題 エネルギーの供給と消費は金融および社会環境コストの観点から企業・国民のリスクの1つであるため、現在は再生可能エネルギーへの関心が高まっています。 ブルームバーグ・ニュー・エナジー・ファイナンスのニューヨークに拠点を置くアナリスト、カイル・ハリソンは以下のように話しています。 「100%再生可能エネルギーを使用すると宣言している企業もある。そのような企業の増加により、政府の補助金に関係なく、再生可能エネルギーの活用検討が促進さ

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海外機械学習事例|再生可能エネルギー普及に向けて
利用事例 機械学習
AI・機械学習が作り出すデータの活用方法

機械学習のアルゴリズムがつくりだす状況を利用して、自然実験に近い分析をおこなった事例を紹介します。 このような事例を応用すれば、実際に実験をおこなわなくても介入効果などが分かるかもしれません。 はじめに 昨今、AI・機械学習の進歩のおかげで、様々な予測をおこなうことができるようになりました。 みなさんも機械学習を使った株価の予測などニュースでみかけることも増えたと思います。 株価だけでなく、交通量からチケットの売上・電力消費量etc......なんでも予測

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AI・機械学習が作り出すデータの活用方法
利用事例 機械学習 論文解説
【物体検出】SSD(Single Shot MultiBox Detector)の解説

概要 先日の勉強会にてインターン生の1人が物体検出について発表してくれました。これまで物体検出は学習済みのモデルを使うことが多く、仕組みを知る機会がなかったのでとても良い機会になりました。今回の記事では発表してくれた内容をシェアしていきたいと思います。 あくまで物体検出の入門ということで理論の深堀りや実装までは扱いませんが悪しからず。 物体検出とは ディープラーニングによる画像タスクといえば画像の分類タスクがよく挙げられます。例としては以下の犬の画像から犬

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【物体検出】SSD(Single Shot MultiBox Detector)の解説
ニューラルネットワーク 物体検知
機械学習活用事例|ドーナツ自動判定による無人レジの検討

はじめに  ドーナツを買おうと店内を覗くと、大勢の人が並んでいて買う気をなくしてしまうことがよくあります。 行列を解消すると更に多くの人がドーナツを買い、売上げアップはもちろん、新しいお客さんを獲得するチャンスにもなるのでは...。と気づきました。 そのために店頭業務をスピードアップしてお客さんを待たせない仕組みを作ることが必要です。今回はドーナツ屋さん店頭業務の効率化について考えてみました。 現状、時間短縮の要因は お客さんがドーナツを選ぶ時間が長い ド

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機械学習活用事例|ドーナツ自動判定による無人レジの検討
利用事例 機械学習
海外機械学習事例|医療・ヘルスケア分野での活用例

医療・ヘルスケア分野での機械学習検討状況 2019年6月にロンドンで開催されたAIサミットのヘルスケアAIストリームで実際のヘルスケア問題を解決するための魅力的な機械学習活用事例が発表されました。 医療の課題をいくつか考えてみましょう。 圧倒的な量はあるがオフライン上にあり活用できないデータ(紙カルテ等) 病気や健康など、性質上予測が困難なモノ(いつどんな病気にかかるか予測しにくい) 現在は機械学習を活用し、異なるデータの分析と予測、および日常的な作業の自

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海外機械学習事例|医療・ヘルスケア分野での活用例
利用事例 機械学習
機械学習活用事例|口コミ分析で顧客満足度向上

SNS、口コミでの評価と顧客満足度は深い関係があります。 今回は「ネガポジ判定」を用いて、顧客の要望を発掘していきます。 目次 ネガポジ判定とは 実装方法 今後の検討方針 参考文献 1.ネガポジ判定とは 自然言語処理分野に関する文章のネガポジ判定とは、AIが文章の内容がネガティブかポジティブか判定するものです。 今回は食べログからスクレイピングによって口コミ(お店の評価)を抽出し、それらを実際にネガポジ判定します。 判定結果、特にネガティブと判定されたもの

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機械学習活用事例|口コミ分析で顧客満足度向上
利用事例 機械学習 自然言語処理
機械学習活用事例|エントリーシート採点サービス

機械学習を利用して「エントリーシート自己PR分析サービス」を作成しました。 エントリーシートの評価や言いたいことが伝わるか、心配ですよね。 また、企業の採用担当者は膨大な数のエントリーシートを確認することはかなりの業務量かと思います。 「エントリーシート自己PR分析サービス」では、自己PRの内容を入力すると点数や頻出単語を表示します。 [2020年2月21日追記:デモ動画] 機能追加しました! ・自己PRそのものの採点ができるようになりました。 サービスの

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機械学習活用事例|エントリーシート採点サービス
クラスタリング 利用事例 機械学習 自然言語処理
【論文】CBNet:A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection の解説

概要 物体検知の分野ではCOCOと呼ばれるデータセットを使って、検知手法の精度に関して数値的な評価が行われます。2020年1月現在、トップの正解率を示しているのが、2019年9月に発表されたCBNetを用いた手法です。 今回は物体検知に関して全くの初心者の方でも理解できるように、この論文を解説していきたいと思います。(原著論文はこちら) 目次 前提知識 Backbone CNNベースの物体検知 モデルの評価 CBNetの構造 AHLC SLC ALLC D

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【論文】CBNet:A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection の解説
物体検知 論文解説
ベイジアンネットワーク入門

最近扱われるデータ量は膨大です。それに伴いデータの見方を変え、かつては重要度が低かった点からも関係性を見出す必要があります。 そのために確率推論は多くの命題の生起する可能性を確率として記述することから始められ、条件付き確率と結合確率を1つずつ繋ぎ合わせ段階的に構成されています。 ベイジアンネットワーク(Bayesian network) 人工知能(AI)における確率推論の一つのモデルです。 イギリスの確率論研究家トーマス・ベイズが発案したベイズの定理に基づ

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ベイジアンネットワーク入門
統計学
機械学習活用事例|顔認識による居眠り検知

車を運転していてヒヤッとした経験はありませんか? 疲れや睡眠不足からついうとうとしてしまい、急ブレーキ...。 起こってはならない事故ですが、死亡事故の4割程度を居眠り運転による事故が占めるそうです。1人で運転していると頼れるのは自分だけ。音楽やガムで気を紛らわせるのも限界があり不安ですよね。 本日はAI・機械学習を活用した、居眠りを検知する仕組みをご紹介します。 実際に使ってみました。うとうとして目が半目になるとアラートを出します。 このAIは動画のよう

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機械学習活用事例|顔認識による居眠り検知
利用事例 機械学習
廃棄物処理方法を変える、海外のAI活用事例

消費者や企業によって発生する廃棄物の処理・管理が課題として挙げられることが増えています。 包装材の削減などで最終的に発生するゴミの量が削減されてはいますが、ゴミの発生は無くなることはなく今後も少なからず発生します。 廃棄物の処理・管理は主に手作業で実施されていて膨大な労力とコストが生じています。これらの課題解決のためにAIが活用され始めています。機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョンなどのテクノロジーで、廃棄物管理の効率と生産性向上のためのソ

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廃棄物処理方法を変える、海外のAI活用事例
利用事例 機械学習
【論文】

概要 小説を丸ごと理解できるAIとしてReformerモデルが発表され話題になっています。今回はこのReforerモデルが発表された論文の解説を行います。 自然言語や音楽、動画などのSequentialデータを理解するには広範囲における文脈の依存関係を理解する必要があり困難なタスクです。"Attention is all you need"の論文で紹介されたTransformerモデルは広くこれらの分野で用いられ、優秀な結果を出しています。 例えば機械翻訳

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【論文】"Reformer: The Efficient Transformer"の解説
ニューラルネットワーク 論文解説
Googleが発表したチャットボット

日々AIに関する技術は発展していき、その中でも自然言語処理に関するトピックには目が離せません。 Apple社のSiri、AmazonのAlexaなど人間と会話できる(対話型)AIを通して、そういった技術が私たちの身近な存在になってきました。 そのような中、2020年1月末にGoogleが凄まじいAIチャットボット"「Meena」を発表しました。今回はこのMeenaから今後のチャットボットの可能性について考えていこうと思います。 そもそもチャットボットとは?

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Googleが発表したチャットボット"Meena"とは?
利用事例 機械学習 自然言語処理
決まらない献立にサヨナラ。チャットボットで晩ご飯改革

こんなチャットボットを作りたい 仕事の休み時間に料理好きのメンバーからこんな話を聞きました。「なんでもいいが一番困る!!」 なんの話か分かりますでしょうか?この記事にたどり着いたあなたなら分かるはず・・・。 そう、「晩ご飯何でも良い問題」です! この問題、調べてみるとかなり多くの主婦の方々が悩んでいて、夫婦喧嘩の原因の1つでもあるようです。 奥さんは、洗濯をしたり、毎日食事を考えてたりでやることがいっぱい。 対して旦那さんは、仕事で疲れ果てて食事を考える元

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決まらない献立にサヨナラ。チャットボットで晩ご飯改革
利用事例 機械学習
リッジ(Ridge)回帰・ラッソ(Lasso)回帰の違い

線形モデル(linear model)は、実用的に広く用いられており、入力特徴量の線形関数(linear function)を用いて予測を行うものです。まず、説明に入る前に言葉の定義から紹介します。 線形回帰 データがn個あるとした時にデータの傾向をうまく表現することができるy=w_0×x_0+....+w_n×x_n というモデルを探し出すこと 正則化 過学習を防いで汎化性を高めるための技術で、モデルに正則化項というものを加え、モデルの形が複雑になりす

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リッジ(Ridge)回帰・ラッソ(Lasso)回帰の違い
回帰
海洋エネルギー × 機械学習〜洋上風力発電の発電量予測〜

第1弾、第2弾に続き 第1弾:海洋エネルギー × 機械学習 〜普及に向けた課題と解決策〜  再生可能エネルギーの一つである海洋エネルギー発電の長所と課題とその解決策について触れた。 第2弾:海洋エネルギー × 機械学習 〜機械学習を利用した電力需要量予測による波力発電の制御〜  複数ある課題から「発電量と需要とのバランスが取りにくい」、「無駄な待機時間がある」を解決するために、電力需要量を予測を行った。必要な電力需要量が分かれば、その分量を発電できるように

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海洋エネルギー × 機械学習〜洋上風力発電の発電量予測〜
利用事例 機械学習
製造業向け課題別!画像判定分野での機械学習の解決事例

このような課題はありませんか 不良品検査の人員不足で外注しており、コストがかかっている...【コスト削減】 ノウハウが引き継げずにベテラン検査員が退職し、検査に膨大な時間がかかっている...【人依存の解消】 利益率向上・働きやすい環境のために生産性を上げたい...【生産性の向上】 人によって判定にばらつきがあるため、品質にもばらつきが出てしまう...【品質向上】 どれも製造業のお客様からよく聞くお困り事ですし、改善には時間もお金もかかります。しかし、改善し

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製造業向け課題別!画像判定分野での機械学習の解決事例
利用事例 機械学習
【論文】

機械学習では、訓練データとテストデータの違いによって、一部のテストデータに対する精度が上がらないことがあります。 例えば、水辺の鳥と野原の鳥を分類するCUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)データセットに対する画像認識の問題が挙げられます。意図的にではありますが訓練データを、 水辺の鳥が写っている画像は背景が水辺のものが90%、野原のものが10% 野原の鳥が写っている画像は背景が水辺のものが10%、野原のものが90% となるように

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【論文】"Distributionally Robust Neural Networks"の解説
ニューラルネットワーク 機械学習 論文解説
Kaggleコンペ 2019 Data Science Bowlの振り返り

はじめに 昨日まで開催されていたKaggleの2019 Data Science Bowlに参加しました。結果から言いますと、public scoreでは銅メダル圏内に位置していたにも関わらず、大きなshake downを起こし3947チーム中1193位でのフィニッシュとなりました。今回メダルを獲得できればCompetition Expertになれたので悔しい結果となりましたが、このshake downの経験を通して学ぶことは多くあったので反省点も踏まえて

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Kaggleコンペ 2019 Data Science Bowlの振り返り
kaggle 回帰 機械学習
視線を読む!アイトラッキング活用事例

こんにちは。 今回は「アイトラッキング」について紹介します! 皆さんは「アイトラッキング」という技術をどのくらいご存知でしょうか? 「アイトラッキング」とは、人間の視線の動きを追跡・分析する手法であり、視線推定技術とも呼ばれます。 この技術により、これまで調査者側からではわからなかった被調査者の無意識の「本音」がわかるようになりました。 この記事ではそんな素晴らしい技術、「アイトラッキング」がどんな場所、場面で使われているのかを調査し、その可能性について

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視線を読む!アイトラッキング活用事例
利用事例 機械学習
Kaggle解説: 銅メダル獲得 NFLコンペについて

はじめに KaggleのNFLコンペで2038チーム中118位となり、銅メダルをとることができました。以下に、参加してからの取り組みや、反省点を書いていきたいと思います。 コンペ参加前の状況 10ヶ月ほど前にTitanicコンペに参加してから、「Predicting Molecular Properties」と「IEEE-CIS Fraud Detection」というコンペに参加してみましたが、公開されているカーネルを少しいじってみた程度でメダルには到底届

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Kaggle解説: 銅メダル獲得 NFLコンペについて
kaggle 機械学習
KaggleコンペGreat Energy Predictor III で銅メダル獲得!

アクセルユニバース株式会社(以下当社)では、人が対応している業務を画像認識、音声認識、文字認識等を活用して効率化する機械学習ソリューション開発をおこなっています。 インターン生は業務の一環としてKaggleに取り組んでおり、先日のASHRAE - Great Energy Predictor IIIにて銅メダルを獲得しました。 メダルを獲得した田村くんのコメントです。 今回は、他の方が提出したもののブレンド(混ぜる)の仕方を工夫しました。 まずはなるべ

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KaggleコンペGreat Energy Predictor III で銅メダル獲得!
kaggle 機械学習
これも機械学習なの?製造業における課題解決例

業種別 機械学習導入・検討状況 2018年にIBMがおこなった調査によると、企業の82%はAIの導入を検討しており、金融サービス業界では既に16%の企業がAI システムを運用または最適化し、製造業がそれを追いかけるように導入・検討が進んでいます。 例えば、シーメンス、ジェネラルエレクトリック(GE)、ボッシュ、マイクロソフトなどの業界大手企業は、既に製造業のあらゆる部分を後押しするための機械学習アプローチによるAIの製造に多額の投資をおこなっているようで

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これも機械学習なの?製造業における課題解決例
利用事例 機械学習
過学習後も精度向上!?【論文】Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt の解説

はじめに 多くの機械学習モデルにおいて注意することの一つとして過学習(overfitting)があります。過学習は学習データに適合しすぎて未知のデータに適合できずに、汎化性能が低下してしまう現象のことを指します。DNNを例に取ると、モデルサイズを大きくしたり、エポック(epoch)及びイテレーション(iteration)を大きくしすぎるとモデルが過学習しすぎてテストエラー(汎化誤差)が大きくなってしまいます。ですが最近になって、一定以上を超えて上記のパラメ

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過学習後も精度向上!?【論文】Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt の解説
機械学習 論文解説

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