機械学習/画像処理2016.09.01Slack、TwitterにWatson質問応答botを作ってみた(前編)こんにちは、技術研究所のウエサマです。Watsonで実装し、Slack、Twitterに組み込んで使ってみたという記事(チュートリアル)の前編となります。今回の記事にて採用したボットはHubotとなります。Scriptを使い記述します。ボットが動作するチャットシステムに依存する部分は、全てAdapterが吸収するため、例えばSlackで動かしてたボットを明日からTwitterで動かします。言われても、Adapterを変更することで対応できるため開発したscriptはそのまま活用する事ができます。この点は、とてもいいですね。技術研究所の(あ)です。他の記事もいくつか書きましたが、最近、機械学習をちょこちょこ試してます。画像分類も試してみました。ウェブ等でいろいろ調べて試行錯誤しつつインストールしたり実行してみたりしたのですが、いくつか凄まじくハマったところがありましたので、それらの点について、同じようなトラブルに出くわした方々のためにここにメモっておきます。入れて、という環境です。事前に「必要なライブラリ等が多くて、インストールがたいへん」と聞いていましたが、確かにたいへんでした。具体的な手順等は検索するといろいろ出てくるのでここでは端折ります。慣れた人ならば普通に対応できる範囲だと思います。前回書いたとおり、ちょいと機械学習を用いた画像分類を試してみる機会がありました。すると、せっかくなので自分の手持ちの写真で試してみたくなります。手持ちの写真で、判りやすく分類できて、そこそこ数があって、すぐに用意できるものというと...僕の場合こんなのになります。虹と環天頂アークと、環水平アーク、後者二つは聞いたことがない人も多いかもしれませんが、太陽の周りにできる暈の仲間です。似てるような似てないような、これらの自然現象の写真の自動分類をやってみます。(第30回)に参加してきましたこんにちは、技術研究所のウエサマです。人工知能分野における日本の先進的な取り組みや、研究成果を知るため人工知能学会の全国大会(第30回)に参加してきましたので、いくつか紹介したいと思います。今回の会場は北九州の小倉。小倉は「焼うどん」、「アーケード商店街」発症の地だそうです。あと初日から気になっていた、駅前にあるシロヤベーカリー。ここのサニーパン、アノン、オムレットはとっても美味しかったです^^続きを読む2016.06.16適当にサンプルを選ぶ技術研究所の(あ)です。ここ数年の流行りの機械学習ですが、僕もちょっと機械学習を用いた画像分類を試してみる機会がありました。写っているか?」という確信度を返す分類器ができあがります。試したシステムの説明では「正例と負例は同じくらいの数で学習させるとよい」と書いてありました。100枚選んでやる必要があります。偏りがないよう、ランダムにせねばなりません。選んだ100枚から、それぞれ同じ割合でランダムに学習用データとテスト用データに切り分ける必要もあります。やって選ぶのがスマートかなー、調べれば出てくるよなー、と思ったのですが、その前にちょっと自力で考えてみました。出場しました~ハッカソン編~こんにちは、営業統括部(所属は営業ですが、身も心もエンジニア)のママンです。フォーラムエンジニアリングさんなどの企業導入事例もでてきました。Watsonのハッカソンが2016年2月13日~3月10日にかけて行われ、クレスコも参加してきました。Watsonで人々の暮らしを豊かにする」。4!と素晴らしい成果を出すことができました。Watsonハッカソンに出場しました~ハッカソン編~です。質問応答アプリケーションを作る!こんにちは、スマートソリューションセンターの「たーぼう」です。質問応答Androidアプリケーションを作成しましたのでご紹介していきたいと思います。Cloudのそれぞれのサービス説明については、割愛いたします。それぞれ、こちらのリンクから製品情報についてご覧ください。洋服大好きSEが人工知能を育ててみる技術研究所のりまてぃです。Learning”ですが、「実際にサービスに組み込まれるとどんな感じかな?」ということで、リリースされているサービスを使ってみました。この記事では、ファッション人工知能アプリのSENSYを”エンジニア”(以下エ)と”洋服大好き女子”(以下女)という2つの立場から考察してみようと思います。Learningでナンバーズ予測(後編)こんにちは、技術研究所のウエサマです。Learningでナンバーズ予測”の後編となります。Learningでナンバーズ予測(前編)チュートリアル部分の記事が長くなるため、先に”まとめ”と”予想実績”について記載します。試してみたい方は、後半のチュートリアルをご覧ください。Learningでナンバーズ予測(前編)こんにちは、技術研究所のウエサマです。ML)を試してみたので、それを前後編の記事にしたいと思います。前編は全体の概要について記載し、後編はチュートリアルとなります。