AI・機械学習

ディープラーニング

5分でわかる!ニューラルネットワークの仕組みと実装方法(Python)

ニューラルネットワーク(neuralnetwork)は、人間の脳神経回路を真似たアルゴリズム(演算する手順)です。以前の記事でご紹介した単純パーセプトロンもニューラルネットワークの一種なのですが、構造が単純すぎるため複雑な処理をすることができませんでした。しかし、ニューラルネットワークでは、中間層を追加し、ステップ関数以外の活性化関数を使うことで、複雑な処理もできるようになります。そこで今回は、ニ...
クラウド

Amazon Transcribe の使い方 日本語音声をテキストに変換してみよう

AmazonTranscribe(トランスクライブ=書き起こし)は、音声をテキストに変換してくれるAWSの自動音声認識(ASR)サービスです。オンラインストレージのAmazonS3に保存した音声ファイルをAmazonTranscribeで分析することで、簡単に音声の書き起こしをすることができます。そこで今回は、日本語音声をAmazonTranscribeを使ってテキストに変換する手順をまとめてみま...
ディープラーニング

5分でわかる!活性化関数の実装方法(Python)

活性化関数には、中間層でよく使われる「シグモイド関数」や「ReLU(ランプ関数)」、出力層で使われる「恒等関数」や「ソフトマックス関数」があります。どれも聞きなれない名前が付いているので、いっけん難しそうに思えますが、実際にプログラムでこれらの関数を作ってみると、わずか数行のコードでできてしまうほど簡単です。そこで今回は、Python(バージョン3)での活性化関数の実装方法をまとめてみました。
ディープラーニング

活性化関数がディープラーニングに必要な理由

ディープラーニングやその基礎となるニューラルネットワークには「活性化関数」が欠かすことができません。この活性化関数を使うことにより、ニューラルネットワークは人間の脳のように複雑な表現ができると言われています。しかしなぜ、活性化関数を使えば複雑な表現ができるのでしょうか?そこで今回は、ニューラルネットワークやそれを応用したディープラーニングで「活性化関数」が必要な理由をまとめてみました。
ディープラーニング

5分でわかる!「行列」の計算方法

ディープラーニングでは、掛け算の合計をなんども計算する必要があるのですが、この時にとても役に立つのが「行列」(単なる数値をタテヨコに並べたもの)同士の掛け算です。しかし、いざ「行列を計算せよ!」と言われても戸惑ってしまいますね。そこで今回は、「行列」の計算方法をできるだけわかりやすくまとめてみました。
ディープラーニング

ディープラーニングの数学「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」とは?

ディープラーニングの解説では「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」という言葉がよく出てきます。これらは、数値をまとめてあつかうための数学の便利な仕組みなのですが、私をふくめ数学が苦手な方にとっては「〜をベクトルにして」とか「行列とスカラーを計算するには〜」と言われると、おそろしく難解なことに思えるのではないでしょうか?そこで今回は、「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」についてまとめてみました。
ディープラーニング

5分でわかる!パーセプトロンの仕組みと実装方法(Python)

パーセプトロン(perceptron)は、今(2019年)から60年以上前にアメリカの心理学者フランク・ローゼンブラッド氏によって考案されたアルゴリズム(演算する手順)です。パーセプトロンは昔からあるアルゴリズムなのですが、ディープラーニングの大元となるアルゴリズムです。そのためディープラーニングを理解する上で、このパーセプトロンの仕組みを知っておくことが欠かせません。そこで今回は、パーセプトロン...
クラウド

Google Cloud AutoML Vision 機械学習モデルをAPI経由で使う手順

前回の記事でGoogleCloudAutoMLVisionを利用して、カスタム機械学習モデルを作成する手順をご紹介しました。このカスタム機械学習モデルはWebサービスなどに組み込むためにAPIから利用することができます。そこで今回は、作成したカスタム機械学習モデルをAPI経由で使う手順をまとめてみました。
クラウド

Google Cloud AutoML Vision の使い方 機械学習モデルを作ってみよう

GoogleCloudAutoMLVisionは、誰でも簡単にカスタム機械学習モデルを作成することができるサービスです。WEBブラウザからCloudAutoMLVisionに学習させたい画像ファイルをアップロードしてラベル付けをするだけで、カスタム機械学習モデルをトレーニングすることができます。そこで今回は、GoogleCloudAutoMLVisionの使い方をまとめてみました。
クラウド

Watson Text to Speech の使い方 日本語テキストを読み上げさせてみよう

IBMWatsonのTexttoSpeechは、テキストを読み上げてくれる音声合成サービスです。深い言語知識と信号処理技術により自然な音声を合成してくれて、日本語を含め複数の言語に対応しています。そこで今回は、IBMWatsonのTexttoSpeechで日本語のテキストを読み上げさせる手順をまとめてみました。
クラウド

Google Cloud Text-to-Speech の使い方 日本語テキストを読み上げさせてみよう

GoogleCloudText-to-Speechは、テキストを読み上げてくれる音声変換サービスです。日本語を含め複数の言語に対応し、機械学習を利用して自然な発音の音声を合成することができます。そこで今回は、日本語のテキストをGoogleCloudText-to-Speechに読み上げさせる手順をまとめてみました。
プログラム

A3RT の Talk API を PHP で使ってみた

リクルートテクノロジーズが公開しているA3RT(アート)は、機械学習や人工知能を手軽に使うことができるAPI群です。A3RTの各種APIはメールアドレスの登録だけで無償で使うことができます。そこで今回は、Chatbotを簡単に作成することができるTalkAPIをPHPで使ってみました。
クラウド

誰でもできる機械学習 Watson Visual Recognition(画像認識)の使い方

IBMWatsonのVisualRecognition(ビジュアル・レコグニション)は、ディープ・ラーニングを使用して画像に写った様々なものを分析・認識してくれる画像認識サービスです。IBMCloudのライト・アカウントで一定の範囲内であれば無料で使えます。VisualRecognitionで便利なのは、オリジナルの機械学習モデルをWEBブラウザから簡単に作成できるところです。そこで今回は、Vis...
クラウド

Google と IBM Watson の音声認識 API を比較してみた

GoogleCloudSpeechAPIとIBMWatsonのSpeechtoTextは、どちらもディープ・ラーニング(コンピューターに学習させるための手法)を活用して音声を認識しテキストに変換してくれるサービスです。つい先日、GoogleCloudSpeechAPIとIBMWatsonのSpeechtoTextを試す機会があったので、日本語の変換結果や仕様を比較してみました。
クラウド

Watson Speech to Text の使い方 日本語音声をテキストに変換してみよう

IBMWatsonのSpeechtoTextは、ディープ・ラーニングを活用して音声を認識しテキストに変換してくれるサービスです。IBMCloudのライト・アカウントで一定の範囲内であれば無料で使えます。そこで今回は、WatsonのSpeechtoTextを使って日本語音声をテキストに変換する手順をまとめてみました。
クラウド

Google Speech API の使い方 日本語音声をテキストに変換してみよう

GoogleCloudSpeechAPIは、機械学習機能を使って音声を認識しテキストに変換してくれるサービスです。110以上の言語や方言に対応していて、もちろん日本語にも対応しています。そこで今回は、日本語音声をGoogleCloudSpeechAPIを使ってテキストに変換する手順をまとめてみました。
クラウド

Watson をたった5分で試せる!IBM Cloud ライト・アカウント

IBMCloudライト・アカウントは、クレジットカード登録不要でIBMCloudの主要なサービスを一定範囲内で使うことができるアカウントです。他社のクラウドサービスでは無料のお試しでもクレカ登録が必須ですが、このライト・アカウントなら気軽にサービスを試すことができますね。そこで今回は、IBMCloudライト・アカウントで、AIサービスの「Watson」を試してみました。