(Doc2Vec)で、友人の投稿を見つけ出してみた最近、友人が物件ファンという物件紹介サイトで記事を書いているらしい。その友人の書いた記事を、機械学習で探し出す、という遊びを年末にやったので、それの記録。前Keras私が好きな機械学習(画像編)画像識別という技術は、技術的にも(特に画像処理に触れたことがある人には)比較的直感的に理解しやすく、それでいて技術者以外が見ても楽しめるようなキャッチーなシステムを作りやすい、機械学習を勉強する上でとても良い題材だと思う。最終的に有名どころばかりになってしまったが、僕が好きな画像識別のネタを載せておく。生成されたフレーズの分析編キャッチフレーズを自動生成するプログラムを考えるの続き。生成されるフレーズのうち、大半は大して面白くもうまくもないフレーズだ。生成されたフレーズの中から、面白い/うまいフレーズを抽出する方法がないか考えてみる。生成されたフレーズの出来とその傾向について分析してみる。2017hardmaruさんのツイートで紹介されていたPixelNNという画像生成のアルゴリズムがとても興味深い。PixelNN自体は画像生成用のアルゴリズムだが、アイデア自体は画像生成以外の分野にも応用できそう。最近の画像生成系のアルゴリズムはニューラルネットワークを使ったGANが多いが、PixelNNでは少し違ったアプローチが取られている。数年ぶりに、とても印象的なサービスに出会った。FloydHubは、ディープラーニングに特化したPaaSである。Learningである。TensorFlowやPyTorchで書いたプログラムを、簡単に強力なサーバー上で実行できるクラウドサービスだ。最近、TensorFlow(Keras)を使って機械学習のアプリケーションを作る機会が増えてきた。コスプレ画像からなんのフレンズか判定するFlaskを使ってWebサービス化して、どんどん公開していきたいのだが、ホスティングに苦戦している。EngineかHerokuを使ってホスティングしようと思っていたのだが、残念ながら今の時点ではこの二つのサービスを使ってホスティングするのは難しそうだった。前Kerasフレンズ判定器を作った時の記録(1日目〜6日目と公開後の追記)ふと、日曜日の夜に「写真をアップロードしたら、なんのフレンズか判定してくれる」システムを作ったら面白いのではないか、と思い立った。金曜日にコミケが開催されるというので、友人に手伝ってもらいつつ勉強を兼ねてなんとか5日間でシステムを作ってみた。