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都内で機械学習エンジニアしてます。

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2019年10月22日（火）は祝日！ withテキストマイニング

タイトルで完結していますが、なんと今年の10月22日は祝日です。皆様ご存知でした？私はさっき知りました。 先ほどサイボウズをぼんやり見ていたところ、謎の赤字が出てきました。 \\\ 10/22 即位礼正殿の儀 /// 全く聞き覚えがありません。とりあえずサイボウズがそう言うので祝日なんでしょう。響き的に天皇関係っぽいですが、令和に変わって半年近くたつのに今更なんだろうって感じです。 即位礼正殿の儀とは 即位礼正殿の儀（そくいれいせいでんのぎ）は、即位の礼の中心となる、

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    • ResNetやDenseNetのShortcutは勾配消失問題以外でも役立ってるかも

      ResNetとDenseNetとはResNetとは2015年に考案された機械学習モデルの一つです。 最大の特徴はタイトルにもあるShortcut Connectionの存在です。 下図のように、あるinputに対して畳み込みを行ったあとの状態とinputをaddします。これによって元の重みをゴリゴリ後ろまで伝えていけるので、層を深くすることで起こる諸々の問題を解決出来ちゃうというわけです。 引用：http://torch.ch/blog/2016/02/04/resnets

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      • kerasの利用可能モデルの引数にはinput_shapeとinput_tensorの2種類がある話

        kerasでは様々な学習済みモデルがサポートされていますが、その入力サイズはinput_shapeとinput_tensorのいずれかで与えることができます。その使い分けについてよく分からなかったので少し調べてみました。 まず公式ページには次のように書かれています。 ・input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり，layers.Input()の出力) ・input_shape: オプショナルなshapeのタプル，

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        • 画像ピラミッドの効果をorapple (orange+appleの合成)から見てみる

          機械学習においては元の画像が高解像度過ぎて、結局圧縮して使うということはよくあります。「せっかくいいデータもらったのに圧縮しちゃうのもったいないなあ」と思ったりするわけです。この圧縮方法について少し考えてみたいと思います。 ■一般的な画像圧縮について当たり前ですが、画像を圧縮すると元画像と比べたときに情報量が少なくなります。画素数が減るんで当たり前ですね。タイトルの画像ピラミッドの説明に入る前に、まず一般的な圧縮はどうしているかを超美麗イラストで簡単にお伝えします。 最初に

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        • kerasの利用可能モデルの引数にはinput_shapeとinput_tensorの2種類がある話

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        • 画像ピラミッドの効果をorapple (orange+appleの合成)から見てみる

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          GANを用いたお絵かきソフト(GAUGAN)が進化してた

          今年の3月頃にNVIDIAから”GAUGAN”と呼ばれる、誰でも簡単に写真のような絵が描けるソフトが発表され、巷で話題になりました。そんなGAUGANがバージョンアップしたようです。URLは下記から。 URLからGAUGANを選んで、下にある利用規約のチェックボックスにチェックを入れたらだれでも無料で遊べます。今までと違って、元となるスタイルを指定できるようになっています。自前で準備した画像をベースにする事も可能です。つまり、夕焼け風な〇〇とか、ゴッホ風な〇〇とか、水墨画風

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          "誰でも"無料で癌の医用画像をダウンロードし放題！！

          米国国立癌研究所が癌画像アーカイブを公開している事を知りました。 いろんな方法で撮影された、いろんな部位の癌画像がダウンロードし放題です。それも正解ラベルもついてるときたもんです。 USA! USA!使い方はとっても簡単。 ①　好きなデータを選んでクリック＆ダウンロード すると、"***.tcia"という拡張子のデータがダウンロードされます。私は下記をダウンロードしてみることにしました。 こいつを展開して利用するには②をダウンロードする必要があります。 ②　NBIA

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          歯科業界とAIについて

          2018年は私の中で医療AI元年と呼んでいます。 2018年4月にはアメリカで、眼底カメラの画像の自動認証AIが世界初のFDA認証を受け、 12月には日本でも超拡大内視鏡によって、ポリープの悪性良性を判断するAIが薬事承認を受けました。 まだ医療現場にAIが浸透するには程遠いですが、現場にAI（というより、何かを入力すると、何かしらの確率を出力する学習モデル）を導入できる環境は整いつつあります。 そっち系に明るいお医者さんだと自分でデータ集めて、自分でセグメンテーション

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          箱の中身はなんだろなゲームを解けるシステムが誕生しつつある

          可愛いタイトルから可愛くない中身のお話。 スタンフォード大が、壁の向こうに何があるかを光や音を使って特定する研究を行っており、先日、その最新の結果が報告されていました。動画は下記のとおりです。 面白いのは1:48~と、4:10～あたりでしょうか。何となく壁の向こうの様子が再現出来ていることが伝わってきます。 もうちょっと詳しい原理は下記の通り。 壁の向こうにレーザーを飛ばして、物体に当たって帰ってくるまでの時間を計測しているみたいですね。 これを使うと劇団ひとりが「

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          英語が苦手な私が海外で多用した言葉3選！

          厳選に厳選を重ねた英語を3つ（計6単語）だけご紹介します。 同じようなタイトルの記事はネットに沢山あると思います。 しかしそういう記事を英語が出来ない私みたいなのが見ると、 「パターン多すぎて覚えらんねぇ...！」 となるわけです。そこで思い切って3つで6単語まで減らしました。これなら英語が苦手な人でも安心ですね！いずれも私が数年前、人生初海外でアメリカに行ったときに現地で覚えた言葉です。 参考までに私の英語力について、大学1年の時に受けたTOEICは480点でしたそ

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          英語が苦手な私が海外で多用した言葉3選！

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          自前画像によるkerasのハイパーパラメータ調整(hyperas編）

          (noteでがっつりコード書くのってどうなんだ...？） 学習モデルを作ってると、ハイパーパラメータ調整したいことがよくあります。 「どこかにハイパーパラメータ調整できるツール落ちてないかなあ」 と思って探すわけなのですが、あるじゃないですか！ というわけで今回はkerasでハイパーパラメーターを調整できるツールである"hyperas"を使って、自前で準備した画像を認識してくれるモデルを作ります。MNISTは使いません。hyperasのgithubはこちら。 使うデ

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