先週のSNSで話題になったデータサイエンスやAI的な出来事をサクっとまとめます。独断ニュースこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。AI開発を受託会社に発注する際の心構え、「”AIガチャ”の回し方」がウケるw(が、ワロエナイ)今週最も笑った記事。AI業界にいる人はニヤニヤすることでしょう。note.mu140文字で伝えきれない想いを、noteに綴りました。会社でAIの導入検討したり、開発を依頼する方は必読です!ちょっと長い(4000文字)なので、後で読むのもよろしいかと。注:悪意と偏見のフィクションなので、真剣に読んで怒らないこと。世の中の「AI受託開発会社」の技術ステータスや、実際に発注すると何が起こるのかの「あるある」話を面白おかしくまとめてくれてます。内容は...まぁたしかに一般的に聞く評判だとーと感じました。まとめ部分の1文は紛れもない真実ですので、AI開発を他者に発注する人は心に留めておきましょう。少なくとも「ここに頼めば大丈夫」と保証できる会社(ガチャ)はありません。そもそもAI開発自体が成功を保証できないので、一定の損失は覚悟しましょう。AI開発(機械学習で動く何か)がなぜ難しいかというと、AIシステム(と呼ばれている何か)は内部で状況(インプットされるデータ)ごとに異なる計算/答えを返す機械学習を行うので、従来のソフトウェア工学のアプローチによるシステム構築とは違う難しさがあるからです。それに立ち向かう研究会のkickoffが今週行われました。難しそうな研究会なのに500人規模の超満員だったようです。sig-mlse.wixsite.com登壇者の方のスライドも公開されていますmlxse.connpass.com機械学習システムの難しさについては、久保さんや有賀さんのスライドが詳しいです。「データ解析請け負って成功したが、実は発注側に実用化の予定が無かった(実はただの実力テストだった)。初回ということもあり、イマイチどういった会なのかがわからないまま参加された方も多かったようです。これから賑わいを見せそうな集まりで期待です。3『素晴らしい瞬間』を自動的に撮影するGoogleのカメラは膨大な人力作業で作られていた...ai.googleblog.com個人的にめちゃくちゃ関心の高いカメラの話です。Clips”は胸元に付けられるほど小さなカメラで、「良い感じの瞬間」を自動で認識しショート動画を撮影してくれるカメラ。USでは$249で発売されている模様。blogが出ていました。処理は全てエッジ(カメラ)で行っている魅力的な瞬間にビデオを撮影する(静止画は撮っていない)撮影対象は人物や動物であり、風景や景色などは対象となっていない「素晴らしい瞬間」の認識のためのデータセット作成1,000本以上の動画からランダムにショート動画を作成し、ランダムにペアを作る。「2つのショート動画のうち、どちらが好み?」という評価をプロの写真家やビデオ編集者につけてもらう。5千万組(!)のペア比較を実施し、動画にスコアを付与。Model(ICM)という小さなモデルで上記のモデルの推論結果を模倣するモデルを作成。関連性の低いコンテンツを無視しながら、写真の最も興味深い要素を認識するようにする。して、動画を見せるとそのスコアを推定するモデルを作成その他いろいろバッテリーは3時間持つ。デバイスは常に起動しており、1秒間に1フレームをキャプチャする低電力モードでバッテリーの大半を費やす現在のフレームのスコアが、直近で撮影された動画によって設定されたしきい値を超えると、高出力モードに移行し15fpsでキャプチャする様々な性別や人種に偏ったデータセット・評価結果にならないように慎重にテストはしているが、機械学習の公平性は重要なポイントなので今後も検討していく結果として、単純に物体検出を行っているだけではなく、写真に対する「人間の好み」も反映した「素晴らしい瞬間」を撮影するアルゴリズムが出来たと思っている。googleパワーはこういった泥臭い作業も(金と外注の力を使っていても)完遂することろかと。今回はかなり本物っぽい感じになりました。Talk!」というイベントがあったようです(申込んだけど落ちた勢)techplay.jpDeNA、グリー、メルカリ、楽天の4社それぞれの分析チームのマネージャ・執行役員が、自社のデータ分析の活用と組織について、パネルトーク形式で切り込んでお話をします。みたらわかる、これ絶対おもろいやつやん。ツイッタを見ていると非常に好評だったそうで、さっそく幾つかブログも上がってました。中でも「データはユーザの声なき声」というのはまさにそうだなーと。分析でそういったインサイトを見つけられると超かっこいいですね。余談ですが、ユーザーのインサイトといえば、誰でも無料でもらえる「離婚届」の用紙がメルカリでジャンジャン売れているらしいという話が最近面白いなーと思いまして、つまり、ユーザーの「役所でご近所さんに見られるのマズイけど、手元に持っておきたいので600円くらいなら買うわ需要」にハマったということらしいです。メルカリで謎のアイテムが売れてるときは、ユーザー達の面白いインサイトが見つかる瞬間でもあるのでなんだか分析が楽しそうです。実は人間はもっと多くのものを「視ている」らしい。研究結果で、人間は自分の周囲360度の環境を学習し、脳内でモデルとして構築することで、直接見ることのできない頭の後ろ側の情報も無意識に処理していることがかわったという研究。実施された実験は、被験者の周りを360度囲うように6枚のディスプレイを設置し、その6つのディスプレイ上に1つの標的(「T」)および35の引っ掛けの標的(「L」)が提示され、被験者は「T」だけを探し、発見までの時間を記録するというもの。文字の配置が毎回新しいものに変わる「ランダム配置」と、12の配置パターンを繰り返す「繰り返し配置」を何百回も行い比較した結果、「繰り返し配置」の場合は「ランダム配置」と比較し、有意に発見時間が短かく、しかもそれが例え視覚の外にある背面のディスプレイにTが出現した場合でも当てることができ、発見時間も統計的有意に短かったそうです。これは、正面にあるものから、背後にあるターゲット位置を推測することができる能力といえ、しかもこのことに被験者は全く気付いていないことから、潜在学習によって周囲の環境を理解しているといえるらしい。人間の視覚的知覚には視覚的入力以上のものがあり、身体や文脈情報の影響が示されていると論文には報告されています。人間はただ見えているものを認識したり学習しているだけではなく、自分の意識外でもパターン学習が行われているらしい、とのこと。見えていないところも予想できる、というそんな超能力者みたいなことを無意識にしてるってこと?とも思うが、実際には、例えばサッカー選手などはフィールド全体のどこに味方や敵のプレーヤーがいるかということを把握しつつ、走ってボールを追ったりしていますが、常時360度を見ているわけではなく、見えていない背面で敵や味方がどう動いているかを(意識的にか無意識にか)想定しているはずです。意外に生活の中でも多用している人間のスキルなのかもしれません。ちなみに、脳科学者的な興味は、人間が意識外で獲得したこういった情報は脳のどこに保存されてるのかということらしいです。「人間は視覚から意識外の情報を取得している」という話は、このブログの第2号でも紹介した「人は相手の顔の血色の変化だけで感情を読み取れる」という話と同じような話なのかなと思い、かなり興味深いです。人間の認知はきっともっと広いんでしょうね。ようにゴミの中から使えそうなデータをより分けることができ、使いものになるものも見つけられるかもね、というお話。アルゴリズムを考えたり分析することと同じように、「そもそもどういったデータをどういう形式でどれくらい集めるか」という判断は、分析官の中でもわりと経験がないと難しい。それなのに分析官不在の状況で、「とりあえずデータは貯めとこう」とすると返って、データ取得の手戻りを増やしたり無駄な前処理をする必要に迫られたりして良くない。データ活用をしたいなら、データ集めをする”前”に分析官を集めましょう(相談しましょう)という話。商品倉庫のピックアップロボットはAmazonだけじゃないぞgigazine.netAmazonの出荷倉庫でロボットが商品をピックアップしている話は有名ですが、イギリスの大手オンライン小売業者「Ocado」でも可愛いロボットが働いているんだぜ、という話。個人的にはAmazonロボットよりもデザインがかわいくて好き。25万個のマス中に商品が配置されており、数千台のロボットが秒速4mのスピードでマス上を動き回る。1秒間に300万回もの計算を行って最適かつ衝突の起こらない稼働を実現しているそうです。ロボット1台が運べる重量は10kg。充電が切れそうになると勝手にスタンドに入ってきて充電してまた仕事に戻る(かわいい)こういう自動化はもっともっと進化してほしいですね。■「WEEKLY人工無脳」は、筆者がSNSや日頃の雑談で知ったネタを独断と偏見でまとめているブログです。■「WEEKLY人工無脳」は、筆者がその話題を知ったタイミングでまとめているため、「記事公開自体は先月」といった可能性も十分にあり得ます。速報性よりも話題性を重視していることをご了承ください。(ですが、できるだけ直近の話題にフォーカスしてます。)■「WEEKLY人工無脳」は個人の余暇で運営しているため、調べが足りないこともあります。誤りがあれば優しく教えてください。■「WEEKLY人工無脳」は「独断ニュース(http://dokudan-weekly.hatenablog.jp/)」に刺激を受けて書き始めた、独断ニュースのデータサイエンス・人工知能業界版です。飽きるまで適当に続けます。»Profileid:ysdyt都内某企業のでーたさいえんてぃすと。ヘルスケアとデジタルアート分野における機械学習活用事例には特に興味があるので厚めにピックアップしたいです。読者になる最新記事テストnoteで記事を書いてみることにしましたWEEKLY人工無脳【第13号】(2018.7.2~7.8)WEEKLY人工無脳【第12号】(2018.6.18~6.24)WEEKLY人工無脳【第11号】(2018.6.11~6.17)月別アーカイブ検索はてなブログをはじめよう!ysdytさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。