ドラフトとして保存2021年07月03日カテゴリ:プログラミングPython今回は画像の美人度を判定できるAPIを用いて顔の美人度の点数を判定していきたいと思います。いうアプリのAPIです。これは顔の美人度を判定して返すことができるのでこれを見ていきたいと思います。利用にはAPIキーを取得する必要があるので先に登録をしておかないと動かせません。やってみたい方はこちらのリンクからゲットしておいて下さい。Face++の登録先さてサンプルプログラムを見ていきましょう。先にキーを文字列で指定しておきます。print(i,file)apiキーの部分はご自身ので差し替えて下さい。画像を用意しておく必要があるのでノートブックの配下のフォルダにpngファイルを格納して下さい。キーなどが揃っていればAPIは動きますが画像によっては失敗することもあります。成功したものだけ結果に残します。結果を見るには次のコードで行います。plt.show()さて、誰がどんな点数になったでしょうか点数に関しては動画の方をご覧ください。上位と下位で判定してみましたが納得感のある点数が出るのではないでしょうか?!?!?!自分の顔画像とかも送ってみれば客観的に判断できるかもしれませんね。興味がある方は使ってみて下さい。:PythonプログラミングAI美人度判定AIによる音声合成サービスCoefontStudioのご紹介2021年05月02日カテゴリ:ニュース今回は最近出来たAIによる音声合成サービスであるCoefontStudioのご紹介です解説動画はこちらさてこちらは最近出来た音声合成のサービスのようですcoefont.studio何も登録しなくても30文字までなら音声を確認する事ができますせっかくなんでもっと試したいですよねGoogleアカウントを持っていればそのままログインできますんでYouTubeなんかみてる人はGアカウントでログインしましょうログインするとこんな感じです音声合成できるキャラクターは「アリアル」と「ミリアル」の2種類で「ミリアル」の方はプロトタイプの明記がありました。テキストは1ブロック200文字まで入力できそれ以上はブロックを分けるみたいです。ブロックごとに読み上げの設定が行えます声のスピードや声の高さ読みやアクセントの修正が行えるようですまた、音声データのダウンロードも行えます。自然に読み上げている部分もあり最近の音声合成サービスの質の高さにはおどろかされるばかりです。このサービス自体は無料で利用できますが合成した音声を利用する場合はコピーライトを付けてください。自分の声でフォントを作れるみたいな明記もあったのでそっちは有料かもしれませんねなかなか面白くて使えるサービスですので音声読み上げの際は利用したいですね今回はこれまでですそれでは。AIに淘汰されないためには2019年05月02日カテゴリ:ニュース令和の時代が始まりAIによるリストラ計画が本格化してきました。すれば生き残ることができるでしょうか?解説動画はこちらキーとなるのはAIの仕組みです。現在流行っているAIはRPAロボティック・プロセス・オートメーションと呼ばれるソフトウェアロボットです。ソフトウェアのためコンピュータ上でしか働きません。PCで行なっていた簡易な事務作業は全てこれで代替できてしまいます。なると簡単な事務仕事をしていた人は配置転換を余儀無くされるかリストラの対象となってしまいます。45才以上はリストラの風が吹き荒れています。!!!そのような時代にどうすれば生き残ることができるでしょうか?リストラされないためにはどうすれば良いかについてはこちらに解説動画を作りました。参考にしていただけると幸いです。2019こいつに行ってきました。PLATFORMを展開してますよ、ということだそうです。Understanding2018年10月11日にGoogleからArxiv公開された論文で汎用言語表現モデルだそう。文中の単語の穴埋め問題などが解けるとか自然言語処理のデファクトスタンダードになるそう。最近はこういうトピックがありましたとのことでした。コード類も公開されているらしいので情報はすぐ手に入りそうですね。PLATFORMでは1.データ取得2.データ蓄積3.データ確認4.教師データ作成5.モデル設計6.学習7.評価8.デプロイ9.推論10.再学習ここら辺をサポートするようシステム化したんだそうです。機械学習をする上では手間のかかるところ多いですね。学習はあっちゅうまだけどデータの整備と前処理で死ぬほど時間かかってますからそれが軽減されると仕事は捗るよねーー。2千万バージョン4000を超えるエンドポイントが存在しているのだとかうーーん、かなりのボリュームです。NVIDIAとあるのでここら辺のクラウドやGPUで達成されているのでしょう。ANNOTATION恐らくAI開発にとってはアルゴリズムは民主化され、誰でも同じアルゴリズムで学習や推論が行えるようになっているためAIの差別化がはかられる部分としては学習データの質とボリュームの部分での競争になる。ゴミデータが大量に有っても結果ゴミだしそうなると質の高い学習データを揃えるのにはそれなりのコストがかかる。それをサポートするツールということでUIも素早くアノテーションでき使い勝手がすごく良さそう。これはAI関連サービスの中でもいい所を突いたサービスだと思われる。画像や動画だけでなくテキストや単語、文章へも対応とよく出来ています。行動の定量化とデータドリブンな経営の支援をするためのツール日々10TBトラフィック解析700店舗のインストール2億人のビジターを計測ということですでに我々もトラッキングされているでしょう。雑貨、アパレル、商業施設の導入が多い。顔認証によるリピート推定とTOFセンサーによる店舗トラッキングの様子がなかなか印象的だった。店舗内回遊はこんな風に捕らえられているのね。今後のロードマップデータサイエンティストの不足で初期検証を行えないというニーズに対して初期検証の支援を行うmlaasというのを出す?そうです。あとはアベコインとかいうものを作って会場を巡ったりするともらえたりするそう。深センへのツアーでのキャッシュレス社会の体験をヒントにコインを作ったそうで今後このコインでいろいろ実験するそうです。氏DeNAの事業や組織、AI関連の研究成果の話DeNAではkaggler制度がありkaggleの成績が社内にも反映されるそうで高成績を残せると、労働時間を多くkaggleにさけるそうです。問解くだけで1案件回した時と同じくらいの学習体験と様々なお題に対応するために多様な手法、アプロート方法を学ぶことによるスキルアップの効果が大きいということでした。懸賞金付きのやつとかはリクルーティングにも使われているわけでkaggleマスターを抱えるているというブランディング効果も見込んでいるのだとか。これはkaggle大好きな皆さんはDeNA行くしかないですね。DeNA社内はデータサイエンティストMLエンジニアインフラエンジニアAIエンジニアがいてそれぞれ作業分担されている組織構造AIの検証、プロト開発から実装まで行える体制が整っているのは大分強いですね。交通事故低減に向けたAI技術活用の取り組みをしているだと。物体検出や消失点の計算3D地図を用いたパスプランニング自動運転系の技術は結構奥深いですよね。「逆転オセロニア」におけるユーザーの離脱防止策についてのお話ゲーム初期に離脱してしまう原因としてゲームのデッキの組み方が分からないとかが有り、おすすめデッキを導入したら比較的離脱が防げたと。いった序盤のサポート機能を追加する部分でいろいろデータ分析と検証を進めているそうです。最後がアニメの生成技術への取り組みGANを用いてアニメのコマとコマの間を生成しぬるぬる動くように中間コマを作ったのだとか。従来のGANでは全身を作るのが難しかったがパーツごとに少しづつ作ってゆく手法を取り徐々に小さな画像からつなげるようなアプローチで画像生成しているそうです。確かにヌルヌル動きますね。機械学習による広告クリエイティブの制作支援と生成まあ同業者なので同じようなことやってます。デジタル広告はマス広告と違って、同じ素材、同じ図柄ではなく一人一人にカスタマイズした広告であることが求められる。広告バナーそのものをどれだけクリックされるのかを事前予測して作ることができるとか。手法としては広告の画像そのものと広告の配信条件を学習データとしてクリック率を出す単純な回帰のモデルを組むこれにより配信前にある程度の品質保証ができ適切な入稿対象の選択と結果予測が可能になると・・・まあみな考えることは一緒ですね。面白かったのは配信メディアでクリックに効く要素が違うということFBは画像やテキストの品質TwitterとLINEは広告の配信設定だったと。あとは機械学習のモデルも画像とかを使わないのであればDLを用いずにデシジョンツリーなどの方が結果が良いとか逆にDLが効果を発揮するのは高次元のデータを取り扱う際だとか。ここら辺も広告業界では共通認識ですね。いう予測を元にクリエイティブ制作の支援としてストック素材の画風変換バナー人物の自動差し替えレイヤーの配置予測やキーワードの生成などを行っているそうでクリエーターの作業軽減につながっているそうです。同じ業界だと同じデータで同じ手法に収束するのだなーと改めて感じた1日でした。CodeWhispererで爆速コーディングコーディングに迷った際に役に立ちWEB検索する時間を無くして作業時間を効率化できます。