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はてなキーワード: 機械学習とは

2019-05-22

anond:20190522122051

その通り。

シリコンバレー機械学習エンジニアとして桁外れの年収を得るにはコンピュータサイエンス博士必要だし、

勉強にあてた時間が「何十倍もの年収となって帰ってくる」の好例だろう。

音楽美術文学社会学などを一生懸命勉強するのは、ほとんどの場合年収となって帰ってこない。

学部で学んだ内容と無関係仕事をする人間のなんと多いことか。

2019-05-18

anond:20190518132338

生物個体レベルでは遺伝子に決められた範囲学習しかしないよ

種の進化という点で見ても「遺伝子をより長期間・広範囲に複製し続ける」という方向性学習しかしない

機械学習生物学習進化の間に大した差はない

 

将棋に勝つ」という方向性将棋ルール範囲内で乱数による偶発的な結果も込みで無数の手の中から最適な手を学習していくことと、

遺伝子をより広範囲に複製する」という方向性たんぱく質の生成というルールの中から最適解を求めることの間になんの違いがあるというのか

anond:20190518125647

機械入力対応した出力を示すだけなので生物のような偶発的な変化は起こらん

機械偶発的な変化がない

猫も杓子も機械学習機械学習の'10s後半にする発言ではない

2019-05-08

機械学習ラーメン作れるようにならないだろうか

昔、プレステチャルメラというラーメン作るゲームがあったので、それの代わりになるようなもの

ブクマカ大人企業 NEC !!!

富士通も人気だが、NECブクマカの心を捉えるらしい。

はてなブックマーク - NECで何が起きているのか

はてなブックマーク - 早期退職しない限り面接が続き…「45歳以上クビ切り」横行中(SmartFLASH) - Yahoo!ニュース

 

この当たりのブコメを少し NECワード検索してみてほしい、もうNECは根が腐っていて、どうやっても経営的に立て直しは無理で、早晩会社は無くなるだの言いたい放題だ。正直言ってイメージで決めつけてるだろ!

最初NEC 退職エントリーなんて仔細な描写から信憑性はありそうだが、やっぱり増田なんで最終的に怪文書であると思う(内部や取引企業の人がストレス発散で書いたかもしれんしな)。

でも、こういう NEC に対するネガティブ記事でやんややんや言うのが好きなんだなぁ、ブクカマは。

 

でだ、最近好調らしいんだわ、NEC

NECの顔認証システムが世界中で売れに売れているのでまとめる - orangeitems’s diary

 

認証システム市場規模市場規模2022年には77億6000ドル市場に達するらしい(顔認証技術の世界市場

そこに対して NEC は攻めて、きっちり結果出しつつある。

ブクマカ的にはどうなん?

「なんだかんだ、日本企業が復活して嬉しい」とかいしたり顔ブコメが溢れそうだな!

 

結局、不採算部門切り離して、数千人規模の人員削減やって立て直して、業績上がって評価される。

まあ、それはそれでいいんだけど、煮えきらねえよな?なぜだ?

だって若いうちは安い給料で働かされ、勤続年数が上がったら給料が上がる年功序列モデルだったのに、年収があがった40歳代でばっさりリストラ……でもそういうムーブこいた会社好調、どうなってんの!?

 

いくらヘイトをもらっても要は資本を持ってたら投資出来るから、成長が期待できるところに投資して回収さえできれば会社潰れない。

ふつー駄目にはならないんだよ、これくらいの規模の会社は、憎まれてもな!

 

この現状から言えること、それは……

これからは〇〇(適当技術ワード入れてくれ、機械学習だのAIだの)だ!よっしゃそれに賭けよう!って高い学習コスト払って学んでもな。

結局は被雇用者ってのはな、競争の潮目によっては組織に尽くそうが専門性あろうが、会社からはすぅぐ酷い扱いをうけるってこと。

どうするよ?雇用の高い流動性を実現する?学び続けてもっと自分価値をアゲてどの会社から必要とされるようになろう?

 

はぁ疲れちまうよ、社会の変革は俺には荷がおもすぎる、学び続けるのも疲れちまう。

失敗に社会不寛容会社新卒ばっか採用

言い訳ばっかの俺はラウド・マイノリティ扱い。

 

つら、パキシルストロングゼロで流し込んで、スマホゲームやって寝よ……

2019-05-07

次は何を勉強すればいいの?

10年ぐらいIT業界にいて、webシステムは一通り作れるようになったしアプリも作ってる。

なので次は何を覚えればいいのか分からない。

機械学習

2019-05-04

流体系大規模数値シミュレーションおまんま食ってるマンだけど、最近機械学習のお勉強してます

転職先に活かせられるようになんかプロダクトを作ってポートフォリオにくわえ入れろ〜?と思ったんだけど、ガチ勢と正面切って戦えるわけないので流体系の方面から攻めて…

って思ってたんだけど、最近はPhys.FluidsとかPREとか眺めてても機械学習ネタポロポロ出てきてるのでかなり焦ってるが…どうしたらええんかねえ

2019-04-28

私がどのようにして一流(?)エンジニアになったか

13歳 はじめてのパソコン (そこそこキーボードが打てた)

16歳 はじめてのエロサイト このときPC壁紙金髪お姉さんのオ○ンコ画像になって戻せなくなり、情報セキュリティに興味をもつ

16歳 はじめてのCプログラミング 学割VC++を買うがまったくわから挫折

16歳 はじめてのVBプログラミング 学割VBを買い、メモ帳をつくったところで、それ以上のことができなくなり飽きた

18歳 HSPという言語を知り、ゲームをつくったり、エロ画像EXEバイナリに含めて隠したりした

20歳 Javaを触っているうちにポリモーフィズム概念がわかってきた、ここからプログラミングが急速に伸びた

21歳 IE6があまりにもアレなので、Javaタブブラウザを作り、エロサイト巡りをはかどらせる

21歳 適当就職した Linux教に改宗する

24なんやかんやで Java, PHP, C++, Python, VB6, VB.NET, C#, Oracle, MySQL, PosgreSQLを覚える (このあたりでOracle Silver,応用情報をとる)

〜26歳 このあたりで情報セキュリティSPを取る

28AWS教に改宗する

〜30歳 なんやかんやで Go, Obj-C, Swiftを覚える 機械学習に興味を持つ

31エロ画像収集AIが完成したが、風俗にはまったため活用されず

32歳 Reactで爆速エロサイトをつくったところ、なぜか東南アジアで人気になる。AWS教では月間1200万PVを月4000円でさばける。

その後適当起業し、適当に過ごす。ビットコインブームであまったGPUを使いエロ画像収集機が賢くなる。

2019-04-27

anond:20190427191335

この手のAI講座って大抵簡単ライブラリの使い方くらいしか教えないよね

まあ、本格的に機械学習を教えようとすると統計知識必要になるから

教えることができる人材もそれを理解できる人材も限られてしまうのだが…

2019-04-21

anond:20190421002005

プログラミング関係勉強法には、Pre-LoadとLazy-Loadってのがあると思ってる。

技術がいっぱい出てくるけど、必要になったら取り組む、っていうのがLazy-Load(遅延読込み)で、

どの技術にも最小公約数的に必要技術は、必要になる前に身につけておく、っていうのがPre-Load(事前読込み)。

プログラミング文法とかHTTPとかHTMLなんかがPre-Loadしておくもので、各種フレームワークLazy-Loadするものっていうイメージ

で、最近思うのが、AI系の知識ってどっちやろーってこと。

Pre-Loadしておくべき基礎技術になりえるのか、それとも増田が書いているように、非AIエンジニアツールが開発されてきたので、

それを使いこなせるだけでいい、つまり必要ときLazy-Loadすればいいものなのか。

おれ的には一応、確率/統計統計モデリング機械学習、的な感じで勉強(Pre-Load)しているんだけど、激ムズなんだよねぇ。

なんか、普通プログラマーAIエンジニアはもう合流することなく、このまま別れていってしまものなのかなぁって思ってる。

(でも、その非AIエンジニアツールがすごく汎用的なものであれば、再び合流するかもしれない)

anond:20190421002005

そもそも機械学習勉強して理解できる、っていう時点でスペック高めなので、AIに通じていようがなかろうが職には困らないと思うけど。

しろ機械学習をすんなり理解できないような人間が気軽に勉強し始めようとすることの方がリスクになるんじゃないの、その人の人生にとって。

弁護士試験合格する能力がないのに何年もチャレンジする、ってのと似た感がある。

2019-04-20

ディープラーニングで動くド○えもん

「ド○えもん。明日宿題できてないんだ。なんとかしてよー。先生に怒られちゃうよー」

「君がそれを言うのは32回目。こんな数で機械学習アルゴリズムが動くと思っているのかいしかも科目が多岐にわたっているから使える学習データの数はもっと少ない。せめて1億の大台は超えて欲しいところだ。」

「何をいってるんだよー。1億回も宿題を忘れるためには何年必要なんだ。ほれ、同様の事例をクラウド経由で収集し、世界中の子供とと君の同形機の経験データを蓄積すれば何か汎用性のある対処方法が導き出せるんじゃない?」

「なるほど、それはいい着想だ。言語と状況の些細な違いに依存しない対処方法検索して。をを、これはいけそうだよ、○び太くん」

「あれ?なぜ僕をかかえて窓の方に歩いて行くんだい?」

明日君が学校先生怒られないようにすればいいんだろう。2階の窓から落ちれば確実に達成できる。それにこの対処方法言語や国に依存しないんだ。」

はてな天才エンジニアの皆様方に是非とも開発して頂きたい機能

煽りdisりばかりで読む者を不愉快気持ちにさせる発言機械学習によってミュートする機能

マジでお願いします!

2019-04-11

どうしてこんなに書籍ネットは役に立たなくなったのだろう

会社書籍を読めとか言われるものの、結局役に立たないことが多い。

ビジネス書はともかくもう少し太い詳細な解説であったとしても使えないことが多い。

機械学習の太い本を買うと、前半半分以上はPythonの入門で、それ他の本で調べるとかになる。それで結局機械学習の内容についても触りだけになる。


エクセルの本は沢山あるが、結局実務に使えないような。実務に使えると謳っているのも、そこから書かないと駄目なのかと思い読み進めると、肝心の応用は書かれてない。


トランジスタ技術という本があるが、ドンドン読むところが無くなっている。

2019-04-07

新卒入社したヤフー退職した

在籍期間は約2年。これは組織所属する期間として短いものかもしれない。

たった2年である。されど2年。鬱憤が溜まるには十分すぎる時間であった。

嘘つき

新卒採用ページの初年度年収は嘘である個人的に一番不満のあった点なので最初に触れておきたい。

ヤフー新卒採用ページを見ると以下のように書かれている(修士場合)。

約468万円(基準給与242,000円/月+25時間相当分の固定時間外手当47,266円/月+賞与等)

私の「初年度」という言葉に対する解釈4月〜翌年3月12ヶ月間」が正しいのであれば、この内容は誤っていることになる。

実態から言うと、初年度年収は468万ではなく410万あたりなのだ

重箱の隅をつつくような指摘と捉えられるかもしれないが、私としては見逃し難い点であったので深掘りしていく。

これが誤りだと主張するに足る最も大きなものとして、初年度の社員は年2回ある賞与のうち1度しかもらえない事が挙げられる。

ヤフーでは4月10月賞与月であり、それぞれ基本給の約2.5ヶ月分の賞与評価によって多少変動するが初年度の変動はなし)となる。

ただ、新卒社員4月にもらうことはない(仮に6・12タイプだとしても、通常6月にもらえるのはいわゆる寸志だろう)。

まり

(242,000 + 47,266 ) × 12 + 242,000 × 2.5 × 1 = 4,076,192

約410万円である

いかがなものだろうか。個人的に60万前後の差額は無視してよいものではないと思う。

ではここで、上文に書かれている「賞与等」の解釈を変え、残業時間考慮している路線を考えてみる。

対象職種エンジニア

条件として、最初の4〜6月は全体研修残業が許されていないため、7月から3月の9ヶ月でできる残業時間対象となる。

また、残業時間が45時間を越えていいのは年6回まで、かつ上限は80時間である

加えて、初年度の1年間での昇給基本的になかったので、1時間あたりの残業代は固定とする。

これを踏まえた上で計算してみる。

「25時間相当分の固定時間外手当47,266円/月」とあるので、残業1900円/時となる。

80時間残業半年間続け、残りの3ヶ月は45時間残業をしたとする。

1900 × ((80 - 25) × 6 + (45 - 25) × 3) = 741,000 円/9ヶ月

これを先程の4,076,192円に加えると、4,817,192円である

なんと、468万を超えた。失敬。

新卒採用ページの初年度年収は嘘である。」と冒頭で言ってしまったが、嘘つきは私のほうだった。


さて、これを読んでどう感じただろう。

こんなことはよくある、で済ませていいものとは思わない。

実現可能から誤りではない、というのは誠実さを欠いている。

(「残業80時間を年6回なら別に苦ではない、むしろこの業界なら当たり前では」といった類のコメントは一旦跳ね除けさせてほしい)

それに45時間を1度でも超えれば上長から指摘を受けるし、6回も超える事例が実際にあるのかと言われれば極めて少数派である

給与企業を選ぶ上で重要ポイントの一つだ。

このような書き方がされていれば新卒1年目にもらえる下限年収のように感じても不思議ではない。少なくとも私はそう感じていた。

これはいつだったか転職ドラフト炎上していたときと同じ流れだ。

[転職ドラフト経由でY社の内定貰ったけど](https://anond.hatelabo.jp/20160925170021)

正しい情報ミスリードなく伝えるのが企業としての在り方ではないだろうか。

THE 虚無研修

はい拍手!」「パチパチパチパチ」

社会に解き放たれて最初に見た異様な光景である

最初の2週間はビジネスエンジニアデザイナーの3職種合同で様々な研修を受ける。研修の内容は多岐にわたり、当然ビジネスマナー研修もあった。

研修中初期はPCを開くことを許可されておらず、みんな紙にメモをとっていた。自分メモをとらなかった。

6人で1つの机にまとめられ、座学の合間にやたらと個人ワーク・グループワークを要求される。特にグループワークが苦で苦で仕方がなかった。

グループワークは、都度いくつかのグループが話し合った内容を発表するよう当てられる。

話し終えると「はい拍手!」と司会役を務める人事の方が声をかける。そして拍手

約300人が回答者に向かって一斉に拍手するのだ。時代錯誤も甚だしい。

この研修を通して、付箋とペンに対してアレルギー反応を示すようになった人も多いと思われる。

グループワーク確定アイテムは勘弁願いたい。

人事の方の話し方もさながら小中学校教師を想起させる。

今年度でもその形式が続いているのであれば退職希望者を増やすだけなので早急にやめたほうがいい。

そして、全職種合同の研修を終えた後はエンジニアのみに用意された研修が続く。

内容は外部講師によるLinux研修Java研修・チーム開発と

ヤフーの用意したチーム開発、である

先に言っておくと外部講師による研修は残念すぎた。不要不毛。不服。

まずはじめにWindows PCを貸与され、それで戦うことを強要される。

一方で、ヤフーでの業務に使う貸与PCエンジニアならMacのみである。なんということだろう。

そして外部講師企画のチーム開発は「雑に集めたメンバーハッカソン」というタイトルが正しい(ここでもまだWindowsのまま)。

LinuxJava研修で学んだ内容を活かせる場面は決して多くなく、チーム内の優秀な人がひたすらにリードする形式だった。

チームによってはリードされる側は「なんかすごいのが出来上がっていく(が仕組みはよくわからない)」、リードする側は「この時間意味があるのだろうか」と誰得雰囲気が出来上がる。

その後、チーム開発研修についてもフィードバックする機会があったのだが、

とある同僚は

チームメンバーgitの使い方を教えないといけない場面があった。gitコマンドに初めて触れるような人をエンジニアとして採用するのはどうなんだ

というコメントを残していた。

なかなかに攻めているなと思ったものの、振り返ってみれば全くそのとおりである

gitコマンド触ったことない=初心者、が必ずしも成り立つわけではないがWeb業界エンジニアにはある程度当てはまるのではないだろうか。

そして未経験者を採用するメリットはよくわからない。

ここで、研修から採用についての言及シフトする。

同僚のコメントも受け、採用サイドに苦言を呈するのであればクックパッドの方の言葉をそのままお借りしたい。

クックパッドでは、新卒であってもプログラミング経験者は基本的エンジニアとしては採用しません。

なぜか?というと、学生のうちにプログラミングソフトウェア、あるいはサービスを作る事に興味を持ち、それを仕事にしたいと思っているのに、手を動かさな理由はないんですよね。

[クックパッド 星氏「新卒でも技術力を重視、尖ったエンジニアエキスパート枠として採用」《新卒エンジニア育成カイギ その5》 |](https://blog.codecamp.jp/engineer-training-cookpad-part1)

ここから主観的意見が強くなることを先に断っておく。

また、ヤフーが「世界通用する tech company を目指す」と謳っていることも踏まえる。

今でも不思議しかたないのは、私の知る極めて優秀な後輩2名がエンジニアとの面談に行く前に落とされてしまたことだ(1人は今GAFAにいる)。

もちろん、面接での受け答えがうまくいかなかったのかもしれないが、それならそれで持っている技術の良し悪しをはかる以前に「面接うまい人材」が重視されていることにほかならない。

技術さえあれば、コミュニケーションがとれなくていいと言っているわけではない。

一方で、面接で落ちたからと言ってコミュニケーションがとれていない、とも思わないが。

ことエンジニア採用に関して言えば、GitHubやホワイトボードコーディングで見られる技術に関する蓄積や瞬発力、

リサーチャー寄り(機械学習エンジニアなど)であれば関連領域論文実績等に比重を置いてもよいと思う。

もちろん、採用する側が手を抜いているわけでないことは重々承知している。

ヤフー含め、多くの企業採用に苦戦していることを鑑みると、採用のものがとても困難なプロセスであることは明らかである

加えて、GitHub等を見たとしても応募者の技術力を正確に測ることは難しい。

ただ「世界通用する tech company を目指す」 のであれば、まず人材技術力ありきではないだろうか。

ヤフーにはヤフー採用戦略があり、一個人が偉そうに言えるものではないので(十分語り尽くしているけれど)このあたりで大人しくする。

研修の虚無さについて書いているつもりが、いつの間にか採用云々についてヒートアップしてしまった。

無理やりまとめるならば、研修採用において間違った方向に舵が切られていると感じた次第である

悪名高きバリュ評価

人事評価永遠課題である

誰もが納得する適切な評価なんてもの不可能

ただ多くの人が納得のいかない評価制度直ちに改善されるべきであり、決して惰性で運用されてはならない。

ここではこの4月廃止されることになったバリュ評価に触れる

採用ページからバリュ評価に対する言及が消えていることは確認済み)。

廃止されたからこそ、この場を借りて言いたい放題言わせてほしい。

一言で言えば、ヤフーもつ5つのバリューに沿って360評価を行うものである

Japanese Traditional Big Company の実施する年功序列よりは億倍まともだし、360評価といえば聞こえはいいが、

このバリュ評価がきちんと機能していたかと言われれば疑問符が浮かび上がる。

まずはじめに、個人的にはバリューの内容自体が謎であった。

バリューはリンク先のピラミッド最下段にある5つの項目だ。

[Yahoo! JAPANミッションビジョンバリュー - ヤフー株式会社](https://about.yahoo.co.jp/info/mission/)

謎だ。

それぞれ自分なりの解釈を交えると以下のようになる。



やはりわからない。

重複しているようにも感じるし、「やりぬく」あたりはもう一つのパフォーマンス評価説明割愛)が担っているようにも感じる。

各々によって解釈も異なるはずである(もし社員認識が合っていたのであれば今すぐに全力で謝罪する)。

ゆえにこれに即した評価結果も際どいものであった。

評価された側も結局よくわからないのだ。

加えて、昇給額の上限がある程度決まっており、いくら成果を出そうと結局のところ全社的にはそこまで大きな差がつかないようになっていた。

本当にとびきり優秀でなければ従来の枠組みを越えることはない。

余談だが、給与を上げる方法はやはり転職である

先輩社員も口をそろえて言っていた。

給料を大きく上げるなら転職したほうが早い、そして数年経ったら戻ってこればいい、と(実際、自分場合は550万 → 700万前後転職となった)。

これはおそらくヤフーに限った話ではなく、転職による給与ハックがWeb界隈全体に蔓延っていることに起因するので仕方ないともいえる。

閑話休題

いろいろな経緯のもと、この4月より廃止となったバリュ評価

今ではパフォーマンス評価のみになったが、やはり評価に対する不満の声はいくらでも聞こえてくる。いくらかマシになったのかもしれないがやはり難しい。

人事評価永遠課題なのである

部署ガチャ外せば待つの地獄


幸い、自分はこれに該当せず外野からコメントになる。

世はAI時代。院卒の新入社員は、多くがデータサイエンス部署なるものを志望していた。

学部卒でも志望している人は少数ながらいた。

しかし蓋を開けてみると、ほとんどはデータサイエンスに全く関係ない部署に配属となった。

データサイエンス部署に限って言えば、一番必要なのは東大もしくは京大を出ているか、そうでなければ運である

配属先のハズレを引いた場合、待っているのは市場価値の大暴落

こればかりは巨大な企業なら日常茶飯事かもしれないが、現実を受け止めるには時間がかかるものである

人気アトラクションエレベータ

最後に、社外の人から見れば些細なこと、しかし多くの社員が日々思っていることであろう不満で締めてみたい。

何を隠そう、名物エレベータ行列である

毎朝絶えること無く形成される長蛇の列、まさに地獄絵図。阿鼻叫喚とも言える。

悲惨な状況を表す言葉ならいずれも当てはまるだろう。

ヤフーでの出勤の定義は「執務エリアに入り社内Wi-Fi下で打刻アプリを起動しボタンを押下」である

これを10:00までに行わないといけないのだが、入り口エレベータまわりでは9:40あたりから徐々に変化が現れる。

気づけば、建物に入ってから執務エリアに着くまで10分以上要することになる。

まり、この行列の待ち時間計算に入れて通勤しないといけないのだ。

スマホでも眺めながら行列が少しずつ進むのを待つ。

これを毎日経験するのは気が滅入る。ただでさえ電車通勤疲弊しているというのに。

もっと余裕をもって出勤すればいいのでは、という声もあるだろう。ごもっとである

しかし、時間をずらせばずらすほど電車密度は増加してしまう。

これもできるのであれば避けたいし、個人的にはエレベータ行列の方が鉄の箱にすし詰めされるよりマシであった。

あくま相対的な話ではあるが。

では、徒歩圏内に住むというのはどうだろう。

これも金銭面で相当にきつかった。

仮に自転車圏内だとしても、私の求めた最低限の生活風呂トイレに行きたいときにいける)を送るには80,000円を軽く超える。

家賃手取り月給の1/3程度が目安とよく言われているが、就職を期に上京してきた自分金銭感覚からすると家賃に80,000円を払う決断最後までできなかった。

そして近くに住んでいたとしても、電車通勤から解放されるされるだけで、早く出ないのであれば結局エレベータ行列に悩まされることになる。

少し主観的意見(というか言い訳)が長くなってしまった。

ということで、この燦々たる状況に対する企業側の動きにも触れておきたい。

結論から言うと、行列に対する直接的なアプローチは何一つ無かった。

どこかのチャンネル(≠slack)で議論されていたりもしたが「待ち時間に何か楽しめるものがあればいい」というのもあり、まったくもって根本解決していないなとなった。

うまくたとえられているかからないが、「料理が不味い」ときに「美味しく感じられるよう空腹にさせてやる」というものが近い。

唯一の救いは、月5回まで利用できるリモートワーク制度である

が、ヤフーリモートフレンドリーであってリモートファーストではないし、みんながみんなリモートワークに慣れ親しんでいるわけでもない。

加えて、エンジニアデザイナー職だろうとマネジメント業務を担い始めた途端にリモートワークは難しくなる。銀の弾丸ではないのだ。

話が発散しているが、エレベータ行列が極めて悲惨ものであった、言いたいことはただそれだけである

もちろん悪いところばかりではない

当然である。がポジティブな面は調べてもらえればいくらでも出てくるので割愛する。

様々な制度メディアで幾度となく取り上げられているし、給与についてもvorkersや有価証券報告書をみればだいたいわかる。

株価はさておき、業績だって順調。

優秀な社員もたくさんいるし、サービスの規模的にもやりがいを感じられる場面は多いはずだ。

そして、悪いところをずっと放置し続けるような企業でもない(と信じている)。

まとめ

結局、自身備忘録みたいなものになってしまった。

まとめるにも思い思いに書きなぐっただけなので特にメッセージもない。

とある社員が不満を述べながら辞めていった、そのくらいで受け取ってもらえれば幸いである。

2019-04-06

anond:20190406055748

今ほど機械学習データサイエンス系のライブラリー豊富って視点からpythonが注目を浴びてなかった時の話ではある。LipsもCもって、ついていける人って極一握りだとは思う。日本人ならRubyの方が開発者日本語で取っつきやすいかも。GoogleAppsScriptでも良いだろうし。

2年前のブクマ有益そうやけどね。。

http://b.hatena.ne.jp/entry/s/mizchi.hatenablog.com/entry/2017/02/05/221238

TensorFlowなどの機械学習ライブラリを使って、いらすとやいらすとを全部ニコニコ顔に変換するAIアプリ作ってみた

この作業員画像を読み込ませると、、、

https://www.irasutoya.com/2017/05/blog-post_69.html?m=1

目の点の部分だけを、この作業員のようなにこにこ顔に置き換える

https://www.irasutoya.com/2013/08/blog-post_2586.html?m=1

ということをやってみたいと思ったが、学習させるデータはどういうものを作ればいいんだろう?

にこにこ顔に置き換えた大量の画像自分で作って読み込ませる?

それだったら自分でやった方が早いし。。

2019-04-04

anond:20190326233147

部署によってはAWSだの機械学習だのやってる所もあるんだけどね。

開発標準は完全に負の遺産、あれを協力会社にも押し付けるのは忍びない。

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