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はてなキーワード: chainerとは

2020-07-29

anond:20200729065525

でもフロントエンド界隈って技術人員使い捨てでしょ

普通店舗に並んでいる商品が、100円ショップに並んでいる品物と一緒くたに扱わないでくれよって言っているだけじゃないの?

みんな還暦を迎えたCOBOL馬鹿にしてるかも知れないけど、いま動いてるLambdaAzure Functionsが3年後に動かなくなっても、1980年代に書かれたCOBOLコード10年後も同じように動いてる可能性がかなり高い

そこのイキってる若者君さ、10年後のCOBOLよりも前に、ちょっと前だったら半年後のChainerとか、3年後のFlutterとかCFnを心配した方がいいと思う

これ読んですげー腹落ちした

2020-05-04

anond:20200504114423

Chainer勉強をして無事死亡したAIエンジニアの皆さんに聞かせてやりたい

2020-02-14

日本ハードしか差別化できなかったんじゃないの

ハードじゃなくて、これからソフトだと言われて久しいけど、ソフト差別化できていない。

Chainer技術力あって英語で発信していてグローバルを狙ってたけど駄目で。

中国みたいに自国ソフトウェアを積極的に使って支援していこうって流れもない。

大規模な開発が得意なわけでもない。仕組みもシステムも輸入してる。

2019-12-07

anond:20191207154417

ディ~~~~~~~~~~~~~プラ~~~~~~~~~~~~ニングは最強だからこの決定もディ~~~~~~~~~~プラ~~~~~~~~~~~~~~ニングにデータ突っ込んで「我々の進む道を教えたまえ~~~~~~~~~~~~~~~~~」ってやった結果「Chainerを終了させpytorchに移行せよ」とご託宣が出たからなのさ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

悪状況から逆転する戦略ってデータ分析ではできるのか?

Preferred NetworksがChainerを辞めた。

最初からグローバルを目指してドキュメントなど整備されていたと思う。

にも関わらず今回の結果となった。


データ分析に注目されてかなり経つが、状況が悪いという結果になりやすく、分析後どうするかという戦略を生めるのか気になっている。

競合と比べて、資本もない、人数も少ない、世界通用する人はいたとしても戦略天才ではない。

SWOTや3C分析などいくつかあるが、あくまで状況だけだ。

2019-12-05

相変わらず人の心がわからんやつだ

2019-08-03

[]2019年7月あとで読むトップ20リスト

anond:20120303220901を見て何となく調べてみたくなった。デイリーホットエントリに入っているものだけだからけがあると思う。

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追記2019年1月まで遡る(長くて2月までしか表示されない)

5月

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2019-07-03

AtCoderヤマトコンペの裏で静かに話題

譲渡可能権利をすべて召し上げられるSIGNATEの武田薬品コンペにChainer開発者が参加したらどうなるのっと

2018-12-01

機械学習は、もはやエクセルとかワード

工学系の大学院に居るんだけど。

もう、ホントエクセルレベル機械学習をする。

そこらの大学生が、マジで普通に2週間くらいでAIで動くロボットとか作る。

  

パソコンレベルが上がったのか、プログラミング技術が上がったのか、遠隔で操作できるスパコンができたからか。

兎に角、当たり前なんだよね。

物理的な要請以外の要素は、ガリガリできる。

  

画像認識パターン学習予測

もうね、マジで

  

シンギュラリティーとか言ってたのを笑ってたけど。

これまでその分野保っていたものが、一気にAI一発で抜かれまくってる工学の分野がガンガン作られている。

凄すぎ。

  

chainerとかつい最近だったのに、もう誰も使わないね

tensorflowとkerasで、ガンガン画像認識して自動化して。

あとぶん回すだけ。

  

工学研究とか調整とかってのが解放されまくってる。

  

ツイッターでのデータ解析エンジニアは、「ビッグデータ情報の整理がー」とか言ってて、どーもビッグデータで大量の学習をしなきゃいけないらしいが。

工学場合細胞や車の写真なら無限にとれるし、なんでもござれでゴリゴリ計算終わる。

つええ。

2018-11-25

anond:20181125194202

医療AIがどうのって話もどうせ入ってんのはPythonラップしたchainertensorflowかpytorchだろうし死ぬ人も出るやろな・・・

まあ助かる人の方が多ければいいとは思うけどね・・・技術ってそういうモン

2018-05-29

chainer が全く思い通りに動かない。issue も全然ない。example も書いてない。ヒットするはチュートリアルを触ってみたブログ。早く pytorch とか使いたい。

2017-11-06

ではどうやって"AI人材"を選考すればよいのか

AI人材採用局所的に話題になっている。

http://aiweeklynews.com/archives/49678692.html

Excelはがっつり使える

Pythonのnumpyやpandasでデータの処理ができる

SVMや重回帰分析普通に使える(数式も少しは分かる)

Chainerを触っている (pipでインストールのみでもOK

これくらいできると、AI人材の平均レベル(と相手に思って貰える)なので採用見込みはかなりあると思います

例えばですが、python自分パソコン環境構築して、「Hello,world!」と表示できるようになったら、面接に申し込んで、「少しはpythonできます」と言ってみるのも一つの方法かもしれません。

実際に見分け方がわからなくてこれに引っかかって採用してしま場合もあるんだろうな、とも思う。

自分がこの手の人材エンジニア)を採用する場合にどうやって質問をすれば見極められるのかエンジニア採用にも関わっている身としてを考えてみた。

AI人材という呼称自体がぞわぞわするけど、一旦そこは我慢する。

取りたいロールをはっきり認識/確認する

まず採用を行う前に、AI人材を取って何をしてもらいたいのかをチームないし採用意思決定者としっかり確認する。

エンジニア系のAI仕事と大雑把に言っても

1.画像/映像認識技術活用したい

2.大量のデータ対象として分析予測を行いたい

3.上記大量のデータを貯めたり一括処理したりするための基盤システムを作りたい

など、あとは案件ベースなのか自社開発なのかそれぞれ必要となる能力オーバーラップしつつも異なっているため。

(以下、今回の目的が1や2だったと仮定する。)

バックグラウンド確認

あなた機械学習の関わりを教えてください

機械学習経験のある分野 / 得意な分野 / やってきたことを教えてください(実務でなくてもok

バックグラウンド確認する。実務や研究経験の話が出てくるのがメジャーだと思うが、エンジニアとしてのバックグラウンドがあれば独学勢でも野良kagglerなどレベルの高い人はいるので実務経験に絞らなくても良いと思う

全般知識確認

機械学習全般基本的なところから確認していく。質問としてはこんな感じだと思う

教師あり学習教師なし学習の違いを説明してください

・分類問題回帰問題の違いについて説明してください

過学習ってなんでしょうか

イメージとしては非エンジニア職でも必要になる「この辺りの言葉が通じないと絶対困ったことになる」一般常識確認する感じ。

ディープラーニングについて

画像映像認識などディープラーニング系の業務が多い想定の場合

普段使うディープラーニングライブラリは何ですか

から始まって

あなたの組んだモデルについて教えてください

・どうやって訓練したのですか?

・どうしてそのような構成にしたのですか?

と突っ込んでいく。

きちんと自分で考えて組めているか確認するのがメイン。

ディープラーニング以外の機械学習について

・フィッシャー情報量から何が分かるか

・共役事前分布についてどのように用いるもの

MCMC法で事後確率の近似を取る時に気をつけることを教えてください

確認したいことはディープラーニングしか」できない人かではないかという点。

ある程度統計ベイズ法周りの知識が無いと詰むため。逆にディープラーニング不要業務ならこっち一本でも可。

手法の詳細・原理説明

・この問題最尤推定をしてみてください(簡単文章題

・勾配降下法について説明してください

・畳み込みニューラルネットワークについて仕組みを説明してください

盲目的にライブラリを使ってるだけでないかという点を確認したい。

SVM入力適用するだけならsklearnで5行書くだけで誰でも出来る。手法の背景や対象データ特性をきちんと考えて使っているかを見たい。

・kaggleのコンペに参加したことはあるか

・あればその時の課題手法をできるだけ詳しく

メダルの取得状況

kaggleに参加した経験があればnoteからその人の手付きを直接評価できるし、メダルという他メンバから客観的評価できる定量指標もある。

その他

学習意欲とか普段姿勢確認したい。もしかするとここが一番重要かも。

・分からない項目をはっきり分からないと言えるか

普段何を参考に勉強しているか / 論文を読む習慣があるか(最近読んだ論文があれば教えてください)

・今興味のあること

こういう観点必要、とか○○なんてもう古いよ、みたいなツッコミどころ満載だと思うのでコメント/トラバで突っ込んで欲しい

2017-08-14

web系の専門用語多すぎ問題

門外漢からするとこんな風に聞こえてる。(所々適当に書いてるし書いてる内容は嘘デタラメ

「gulpでbowerしてsassgruntビルドすれば、cssストリーミング形式でデタッチされるから便利だよ。それにgulpはCoffeScriptとかtypescriptみたいな流行りのサードパーティも従来のJSみたいに変換してくれるしウォータフォールじゃなくてアジャイル的なプロジェクトでも使いやすい。スクラッチから書かなくてもいい感じにアジャストしてくれるよ。あと、OSSとしてgit上に上がってるんだけど、DLなんかもAWS連携させてWebGLTensorflowやらchainerやらと組み合わせればブラウザDQNとかA3CとかDCGANも動かせるスクリプトリリースされてた、バックエンドではDNNを走らせてフロントで表示する分をNode.jsカスタマイズしたりタスクランナープロセスマネージメントできるからもはやjstensorflowを含めたpythonラッパーみたいな感じで使えて便利。最近ではbluemixがBitcoinマインングをサポートしていてブラウザ上でウォレットからマイニングセットアップまでできるんだってブロックチェーンの仕組みを拡張して社内のタスクマネージャーとかNAS上のデータ分散してサーバーに保存できるみたいなこともあるんだって。」

どうしてweb系は専門用語肥大化するんだ。

2017-07-03

AI」の各所での認識の違い

  1. アカデミック… 分野ごとに分かれる。ディープラーニング強化学習などの手法総称として
  2. システムエンジニアTensorflow,Chainer,word2vec...などの総称
  3. 企業一般職… 会話とか画像認識とかできるんでしょ?
  4. 世間ASIMO, AlphaGO, りんな、シンギュラリティ怖い
  5. 茂木健一郎… 脳とは別物、今のAIなんてただのアルゴリズムに過ぎない

2017-05-25

pixiv小説引用問題とそれぞれの論点について

https://togetter.com/li/1113766

https://matome.naver.jp/odai/2149564479015738601


この問題、確かに出典を明記するべきではなかったし配慮が足りなかったとは思うけど、

それぞれの論点については疑問な点も多い。各論点についてどこが問題でどこが問題でないのか個人的な整理をしておく。


・「未成年が見れないようにしてあるのに、引っ張り出してきて有害呼ばわりする」について

有害」の定義について誤解が含まれている。

ここで言う「有害」あるいは「有害情報」というのは一種専門用語で、

たとえばWikipediaの「有害情報」のページには、

「主に青少年がその情報に接することによって健全な発達・育成を阻害する恐れが有ると考えられているコンテンツ総称とある

Wikipediaが信用ならないなら、「有害情報」「有害表現」で検索すれば、その意味で用いられている文章がたくさん見つかる。

まり、「有害な」=「未成年に見せるのには不健全な」という意味が、特に情報フィルタリング研究においては比較一般に用いられてる。

論文最初でもちゃんと「有害情報」の定義が述べられている。

そしてこの定義によれば、pixiv投稿されているR-18小説イラストは全て「有害表現」ということになるし、

別にこの文章は酷い、害だ、と揶揄する意味有害だと言っているわけではない。

ログインしなければ見れないような場所に置いてあるものを引っ張り出してきて有害呼ばわりする」ではなくて、

「"有害表現"だからログインしなければ見れないような場所に置いてある」。順序が逆。


・「BL晒し上げている」について

誤解。

論文中にある通り、ランキングのTOP10を拾ったら8件がBLだったというだけで、残り2件はヘテロカプ。

BL排除すべきだったとも思わないし、BLから選ぶべきだったとも思わない。

(じゃあなんでわざわざ「8件がBLで2件がNL」だなんて書いたのかという話ではあるが)


・「研究対象文化破壊してしまうのは問題だ」について

少しズレている。

たとえば文化人類学民俗学のような研究であれば、研究対象文化破壊してしまうのは「鯨を研究していたら鯨を絶滅させてしまった」ようなもので、

倫理的学問的に問題のある行為なのは間違いない。

ただ、この論文においてpixiv小説文化は「研究対象」というよりは「データセット」でしかない。

その場合でも倫理的問題はあるだろうけど、民俗学のような特別な慎重さが求められるような分野と一緒にして考えるべきではない。

このように目立たせることがタブーな界隈であることが想定できた/すべきだった、とまで言うのは難しいように思う。


・「二次創作グレーゾーンから隠れてるのに、わざわざ目立たせるようなことをしたのは問題」について

これって「お前がチクんなかったらバレなかったのによー」って言ってるのと何が違うんですか。


・「研究として使う以上作者の許諾が必要」について

一応公共の場に置かれている以上、十分に匿名化されていれば許諾は必要ないと思う。

たとえばchainerイラスト自動着色するシステムがあるけど、あれの学習に使うデータ全部に許諾が必要かというとそうは思わない。


・「公開情報をどう使おうと自由」について

それは言い過ぎ。

その理屈で言えば肖像権なんてものはない。「仮面付けないで街を歩いている方が悪い」みたいな話になる。

いくらネット投稿していると言っても、それが朝の全国ニュース勝手に紹介されることまで想定しているわけではない。


・「再現性のために出典を明示するのは当然」について

そんなことはない。

これは別に素材Aに触媒Bを反応させたら素材Cができた、というような話ではない。

たとえば100人アンケートを取ったとして、その100人個人情報全部を載せる必要があるかと言えば、「必要はない」し「プライバシー観点からも止めるべき」。

この件についても、「pixivから適当10件取った」以上の説明不要

そもそもサンプルが少なすぎる。

2016-12-27

凄い今さら感があるが、Deep Learningのフレームワークchainerの作者が日本人だと知って、開発者サイト覗きに行ったら、すごく珍しい苗字で良く知ってる名前で、すぐに知人だと気づいた。

いやいやいやいや、どうして彼方と此方が陸続きだと言えるのだろう?

半信半疑の目には、大人びた雰囲気が加算されてたら小さめの実写アイコンじゃ全く分からなくて、プロフィールをつい探してしまった。修士卒業2012年浪人たか一年違いで、つまり動機だ。学部。どこだったかな。さらに辿ったら、中学高校......54期生とあります自分もそうです。本当にありがとうございました

紛れもなく、一時期一緒に登校してたくらいには親しかった(と自分が思い込んでいた)元クラスメイトだった。

好きなテレビ番組のどんなSEなら今の心境にあうのか、みくりさんじゃあるまいし、俺には全く分からない。

まだ高校生だった頃、文転する前も彼がお昼休みに知人と黒板を囲んで議論していた内容はほとんど分からなくて追い付けない感じがあった。そして今、卒業から十年以上経過してニライカナイに行っちゃったんだなという自分勝手寂寥感に襲われてる。

任天堂岩田さんの同級生みたいにいつか語れる?そんな贅沢ができるほどにはまだ、自分の道は到達線には程遠い。言葉も出てこない。

2016-08-19

Chainer

Chainer日本では人気っぽいけど、数多くある深層学習(ディープラーニング)フレームワークの中からChainerをわざわざ選ぶ理由が全くない。そもそも作っているのは小さなベンチャー企業だし、日本以外では完全に無名だ。Chainerユーザー英語ができない人なんだろうなw

【参考】

http://tyoshiki.hatenadiary.com/entry/2016/08/19/142712

2016-08-07

ディープラーニングAV女優類似画像検索サイトをつくった

Babelink

http://www.babelink.net/

作った動機は、そっくりNAVIをつくった人と似ていて技術勉強のためと今ある類似検索サイトへの不満からです。

そっくりNAVI - 気になる子顔写真で、似てるAV検索できるサイトを作った

http://anond.hatelabo.jp/20160719033025#tb

... 素人からも探せるのは素晴らしいと思います

ディープラーニング最近流行りの技術で、一般的物体認識では人間匹敵するか

もしくは超えるぐらい画像認識の精度がいい手法です。

今回は自分が持っている画像有名人に似ているAV女優を探すという

極めて実用的な問題にその手法を試したいと思い、サイトをつくってみました。

使った主要なライブラリを紹介しておきます

■使ったライブラリなど

python (プログラミング言語)

PostgreSQL (データベース)

・flask (Web構築)

opencv (画像認識)

・dlib (顔検出)

chainer (ディープラーニング)

・FlexSlider (画像スライダー)

・Awesomplete (入力補完)

ぼくは一応エンジニアのはしくれですが、pythonとか仕事でちゃんと使ったことなレベルです。

それでも3~4ヶ月程度である程度のサイトはつくれるので、みなさんも是非つくってみてください。

課題

ディープラーニングでは非常に多くの画像機械学習させる必要があるのですが、

現状では学習のための画像がまだまだ足りていないので、あまりいい精度はでていません。

あとはディープラーニングで精度を高めるには、ハイスペックGPUマシン必要になるのですが、

そんなもの持っていないので精度をこれ以上あげるのは難しかったです。

そんなかんじで、まだまだ改良の余地はたくさんあるので、楽しみにしていてください。

■参考にしたサイト

完全に一致

http://anond.hatelabo.jp/20101203150748

京大画像処理を学んだ僕が本気でエロWEBサービス作ったった

http://anond.hatelabo.jp/20130122180847

UIは一応Netflixを参考にしてます

画像収集サーバー容量の問題もあり、していないので画像検索を気軽に試してみてください。

Babelink

http://www.babelink.net/

2015-12-25

PFNの人〜!!!

Chainerサイト全部英語なのはいいんだけど日本人英語過ぎてすげえ読みづらいしこれ多分ネイティブには意味不明なところが結構ある気がしますよ〜。

この分量をネイティブチェックするのは不可能だと思うけど何とか頑張ってください〜。顕名では色々人間関係ありすぎて言えないんですけど〜。

なんなら日本発なんだし日本語のちゃんとした文章を作って頂いて英語化は半分くらいオープンソース的にやるとかでもいいかもって気がしますよ〜。

2015-09-27

ホワイトカラー期間工になるな

ビッグデータ解析で統計が判る奴がほしい、AIに詳しい機械学習を使える奴が欲しい。

産業界とは言わなくても、一部の経営者が言うセリフっていつも同じだ。

経営者がやりたいのは世界の知識を増やすことじゃない。

経営者時間のパワーを知ってる。速度は力だ。

一瞬でブームに乗って金を集めて仕事にしてしまえば、ブームが終わるまで稼げる。

から絶対にそういう経営者の言うことを聞いて、将来を決めてはいけない。

いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材 - shi3zの長文日記

このブログエントリが、非常に典型的だ。逐一解説する。

自分会社に雇いたい、ではなく、日本人材として、と言う

もうひとつ盛りたいときには、世界ではこれから、と言う。

人材が足りないとは言うが、じゃあ具体的にどの程度足りないのか(つまり需要絶対数だ)は言わない

例えば、大雑把に大学生は50万人程度卒業する。就職希望者は38万人で、内定者数が35万人。

3万人の内定が無い学生が、全員AIディープラーニング)を学んだとして、活躍の場はあるか。

無い。

ドワンゴはここ数年エンジニアを30~50名採用している。

例えば、100社が同程度採用しているとしよう。3000人~5000人だ。

学習コストが低いと言う

専門的な研究は難しいが、そこまでは必要ないと言う。学ぶのは簡単だと。

逆に言えば、簡単な学習すら現在雇っているエンジニアにさせる気は無いという意味だ。

ここが一番のポイントになる。

まり、一部の経営者がほしいのは、オペレーターだ。ピペットドクターピペット土方)と同じ。

ある道具を上手に使える期間工が欲しいのであって、道具そのもの研究者は要らない。

そして、必要であっても雇っている労働者を習熟させる手間は惜しむ。

経営者必要技術は買ってくれば良い

技術を取り込むために買収するのは普通のことだ。

それが今後ずっと使えるか解らないから自分達で学習するのはもったいない

から、その技術を扱うのに長けた人間を雇えば良い。

ホワイトカラー期間工と言ったのはこのためだ。

だれでも学べる技術すら自分達の労働者には学習させない。そのコストをかけない。

まり新入社員に新しい技術を、アイデアと手数で一斉に形にする。

モノになるのは1つか2つあれば良い。モノにならなければ、切れば良い。

ダメだと思えば撤退する、損害が広がる前に見切ったほうが経営者としては有能だ。

当然その技術を扱う社員は、技術を持たない社員と同じに見える。

基礎の理解ではなく、具体的なツール名を言う

例えば、誤差逆伝播法について理解していて欲しいという言い方はしない。

Caffe、Pylearn2、Chainerいずれかのフレームワークが扱えて欲しい、と言う。

ツールが使えて欲しいのだ。CUDAコーディングが出来る必要もないが、チューニングはして欲しい。

そうすると、ツールが廃れた時、そのツールが使える価値ゼロになる。

技術者の長年の課題ではある(技術陳腐化は避けがたい)が、それだけを学ぶのは危険すぎる。

基礎を理解していればツールの習熟は早い。ツールだけしか使えなければ乗り換えは困難だ。

ホワイトカラー期間工になるな

こう言うと経営者に必ずこう反論される。

使えないより、使えるやつをオレは採る、と。

それはそうだろう。モノにならなきゃ切って当然と思ってるんだから

興味があったりやってみたいならやれば良い。ただし、基礎を疎かにしてはいけない。

現在ディープラーニングによる画像処理は、言ってみれば特徴量抽出マッチングだ。

原画像を変換しては特徴量を出し、組み合わせて覚えておいて、正解を探す。

正解を覚えさせる(結果の誤差をなくす)部分に1つアイデアが入ったことで一気に実用化が進んだし、できるとわかってから研究も盛んにはなった。

機械学習をやってみようと思った時の入り口として、フレームワークは手軽だし良い時代だ。

それがなくなった時にどうするか、だ。

経営者本心から流行りの技術が使えるヤツが欲しいと言うが、必要なくなれば切るぞ。

 
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