タグ 機械学習 が登録されている動画 ： 218 件中 97 - 128 件目
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【解説】10分で人工知能を理解する - ディープラーニング
ここ数年で話題の人工知能の中身について解説します。主にディープラーニングのベースであるニューラルネットワークの仕組みを説明しています。
伸びた動画: mylist/62251587
Twitter: http://twitter.com/yoidea
【役に立たない？】30.予測の数理【Taylor展開】
久しぶりに統計の話題です。
VA創立記念祭にあわせて投稿させていただきます。
今回のお話：統計学、モデル選択、赤池情報量基準（AIC）、過学習、Kullback–Leiblerダイバージェンス
参考にした論文１（箱山2015）：https://www.jstage.jst.go.jp/article/seitai/65/2/65_KJ00010017030/_article/-char/ja
参考にした論文２（粕谷2015）：https://www.jstage.jst.go.jp/article/seitai/65/2/65_KJ00010017032/_article/-char/ja/
※動画は論文自体の紹介というよりAICの解説です。参考にした論文自体については上記URLにて無料で公開されておりますので、そちらをご参照ください
※動画中に厳密でない表現や、単純に勘違いや間違いが含まれる可能性もありますので、ご了承の上、ご視聴ください
VRアカデミア創立記念祭：https://scrapbox.io/vr-academia-wiki/VR%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%87%E3%83%9F%E3%82%A2%E5%89%B5%E7%AB%8B%E8%A8%98%E5%BF%B5%E7%A5%AD
論文解説リレー：https://scrapbox.io/vr-academia-wiki/VR%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%87%E3%83%9F%E3%82%A2%E8%AB%96%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%83%AA%E3%83%AC%E3%83%BC
＜プロット＞誰彼人、ふ～、プルギS
＜イラスト、BGM＞岸森、t-soach、KI
＜感謝をさせて頂きたい方々＞動画に記載
＜前＞sm34894803 ＜次＞sm35363697
＜他の解説とか＞mylist/59068341
＜他の動画とか＞mylist/58010751
＜ニコニ広告ありがとうございます！＞ふとん犬さま、ほぼ０さま
StyleGANで「デート・ア・ライブ」キャラを合成してみた
二体のキャラをStyleGANで合成してみました。
使用したStyleGANモデル：2019-02-26-stylegan-faces-network-02048-016041.pkl
(https://www.gwern.net/Facesより)
作業手順解説は3:48～。
【VOICEROID解説？】結月紲星の中身のないラジオPart2【機械学習】
一個目の出来が納得いかなかったので
紹介させていただいたスーパーマリオの動画: sm18721450
使わせていた素材: 甘茶の音楽工房様(BGM), Kenくん様(AVIUTL)、それ以外についてはコンテンツツリーに
投稿動画：mylist/56908380
【全能少女クオリア】線画を自動でカラー着色するAIの作り方！
誰でも簡単に線画を着色できるAIをディープラーニングで作ったよ！
ディープラーニングでいろいろ→mylist/61163733
ゲーム実況→mylist/61163743
Youtubeチャンネルl→https://www.youtube.com/channel/UC8b6wzPSvXq307ehBeNvDlQ?
twitter→https://twitter.com/vtuberqualia
ライクラ解説放送！ 【AI】テトラリアン先生のニューロンモデルのお話。最近はやりのディープラーニングのモデルについて初心者向けに解説しています。
バーチャルキャスト生放送で３Dゆるキャラが仕事の愚痴をはさみながら趣味の世界の解説をしております。
今回はテトラリアン先生のニューロンモデルのお話。
最近はやりのディープラーニングのモデルについて初心者向けに解説しています。
↓興味がある方はこちらもお願いします。
twitter @raimuandkurage
ライクラ解説放送はバーチャルキャストで毎日午後10時30ごろから配信中！解説しない日もあるよ！
https://virtualcast.jp/
鉄骨で出来た道を渡るAI
またまた時間がかかってしまいました。カーレースの応用だと気づくまでにかなり時間がかかりましたが気づいてからは割とスムーズに行きました。ランダムでも行けるということはカーレースもランダムで行けるのかもしれません（未確認）
人工知能で毒キノコを判別しよう - #6 分類器を実装する
人工知能やAIといった言葉をよく聞くようになりました。そこで流行りに乗っかって、毒キノコを判別できる人工知能をディープラーニングと呼ばれる手法で実現してみます。
前: sm34564047
全パート: mylist/64449263
伸びた動画: mylist/62251587
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人工知能で毒キノコを判別しよう - #5 データセットから学習する
人工知能やAIといった言葉をよく聞くようになりました。そこで流行りに乗っかって、毒キノコを判別できる人工知能をディープラーニングと呼ばれる手法で実現してみます。
前: sm34564018, 次: sm34564089
全パート: mylist/64449263
伸びた動画: mylist/62251587
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人工知能で毒キノコを判別しよう - #4 画像を入力してみる
人工知能やAIといった言葉をよく聞くようになりました。そこで流行りに乗っかって、毒キノコを判別できる人工知能をディープラーニングと呼ばれる手法で実現してみます。
前: sm34560297, 次: sm34564047
全パート: mylist/64449263
伸びた動画: mylist/62251587
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人工知能で毒キノコを判別しよう - #3 フィッティングを行う
人工知能やAIといった言葉をよく聞くようになりました。そこで流行りに乗っかって、毒キノコを判別できる人工知能をディープラーニングと呼ばれる手法で実現してみます。
前: sm34560291, 次: sm34564018
全パート: mylist/64449263
伸びた動画: mylist/62251587
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人工知能で毒キノコを判別しよう - #2 ニューラルネットワークとは
人工知能やAIといった言葉をよく聞くようになりました。そこで流行りに乗っかって、毒キノコを判別できる人工知能をディープラーニングと呼ばれる手法で実現してみます。
前: sm34560255, 次: sm34560297
全パート: mylist/64449263
伸びた動画: mylist/62251587
Twitter: http://twitter.com/yoidea
人工知能で毒キノコを判別しよう - #1 デモと環境構築
人工知能やAIといった言葉をよく聞くようになりました。そこで流行りに乗っかって、毒キノコを判別できる人工知能をディープラーニングと呼ばれる手法で実現してみます。
次: sm34560291
全パート: mylist/64449263
伸びた動画: mylist/62251587
Twitter: http://twitter.com/yoidea
【VOICEROID解説】姉妹と学ぶディープラーニング・ニューラルネットワーク 第四回 ～パーセプトロンの欠点
パーセプトロンにも穴はあるんだよなぁ
第3回→sm33988475
第5回→sm34234759
マイリスト→mylist/63274753
動画の進捗状況などをつぶやいてます
twitter：https://twitter.com/@zougame0904
Shakey the robot 【人工知能の古典論文を読もう】
Shakeyは英語で与えられた目的から、目的を達成するための手順を計算し、
それを実際に実行することができるロボットです。
この研究がロボットの自動行動計画やヒューリスティック探索分野を築くことになりました。
前回：sm33875548 (General Problem Solver)
古典論文を読もう！シリーズ：mylist/63546014
ハルのマイリスト：mylist/61431715
Shakeyのデモ https://youtu.be/GmU7SimFkpU
Nilsson, Nils J. Shakey the robot. SRI INTERNATIONAL MENLO PARK CA, 1984.
Twitter @WorldEnder_9001
#VRアカデミア の一員として活動しています https://sites.google.com/view/vr-academia
BGM: フリーBGM・音楽素材MusMus http://musmus.main.jp/
モデル: ユニティちゃんのモデルを基にしてます © UTJ/UCL
動画撮影: Virtualcast https://virtualcast.jp, Open Broadcaster Software https://obsproject.com
動画編集: http://spring-fragrance.mints.ne.jp/aviutl/
![[AI]空飛ぶ円盤 - flying saucer - [ディープラーニング]](https://nicovideo.cdn.nimg.jp/thumbnails/33957179/33957179)
【改良版】リバーシ対局ロボット【オセロ】
前回の動画（sm32968068）で紹介している、
「リバーシ対局ロボット」を約半年かけて改良し、
ETロボコンのガレッジニア部門に参加しました。
こちらの動画は、審査のために制作した動画です。
若干、ニコニコ動画向けに再編集してあります。
予選は審査動画によって行われます。
YouTubeでの一般視聴者の「いいねの数」による審査もあるので、
「いいね」と思ったら、下のリンクで「いいね」を押して頂けると嬉しいです。
なお、審査期間は10/10(水)22:00までです。→期間は終了しました。
https://youtu.be/5cGmPbqeBgM
ETロボコン ガレッジニア部門について
http://etrobo.jp/2018/gaiyou/garagineer.php
他のガレッジニア部門参加チームの動画はこちらにあります。
http://etrobo.jp/2018/gaiyou/garagineer_performance.php
関連動画 2017年の叡王戦から観る将（＝観る将棋ファン）になった私としては，ニコ生将棋関連のパロディは避けられませんでした。
謎OP → 【ニコ生将棋】謎OPをなんとかしたかった sm22363907
電王手さん → 進化した「電王手さん」将棋電王戦FINALに参戦 so25710726
負けオセロ → 全力で負けようとするオセロAI作ってみた sm23840031
裏表シバーシ → 裏表ラバーズ sm8082467
【AIってなんだ？】強いAIと弱いAIのお話【人間ってなんだ？】 #002
YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=AVZseiYndKc
本動画には、2点誤りがあることが報告されています。
(1)囲碁は「指す」ではなく「打つ」
(2)Alpha Go Zero先輩が注目されたのは、人間に勝利したからではなく、以前のverのAlpha Go先輩に勝利したから。
動画内の誤り一覧 http://bit.ly/error_asp
=====
今日は、強いAIと弱いAIのお話です。
とっても面白いので、ぜひ調べてみてください！
sm33946041 ← 前（ GAN ごっこ） | （相関行列）次 → sm33946120
マイリスト： mylist/63728342
MakeGirlsMoe：https://make.girls.moe/#/
Google Translate：https://translate.google.com/
Twitter：https://twitter.com/AIcia_Solid/
YouTube： https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ
Logo：TEICAさん https://twitter.com/T_E_I_C_A
【簡単人工知能プログラミング】Pythonで機械学習・人工知能（AI）プログラミング入門 | 学習データの確認〜画像認識（数値予測）編
自宅のパソコンで簡単にできる機械学習・人工知能プログラミング - 画像認識（数値予測）に挑戦してみましょう。Python AIプログラミング初学者の方でも、わかりやすいように、学習用のデータの確認方法から、画像認識アプリを作成するまでを解説しておきました。
Python（パイソン）機械学習ライブラリのscikit-learn（サイキットラーン：sklearn）を使って、手書き数字画像の学習データの確認から、画像認識アプリ開発・プログラミング（数字認識・数値認識）までを解説しています。
画像認識では、機械学習（Machine Learning）の教師あり学習（Supervised learning）のパターン認識モデルのサポートベクトルマシーン（サポートベクターマシーン - Support Vector Machine：SVM）を使っています。
【動画の内容】
１．scikit-learn学習用データのチュートリアル
0:04
：scikit-learnの学習データの読み込み・表示
1:55
：scikit-learnの数値データの画像化（1つ版）
4:49
：【複数版】scikit-learnの数値データの画像化
２．画像認識アプリの作り方
7:24
：【画像認識】scikit-learnで数字予測AIプログラミング
12:44
：【画像認識アプリ】scikit-learnで数字予測AIアプリ開発
動画で紹介しているPythoon AIのサンプルコード・画像ファイルを、
Pythonで機械学習・人工知能（AI）プログラミング入門 | 数字の画像認識（anaconda - Jupyterノートブック版）
http://fanblogs.jp/hajimetecpc/archive/802/0
の記事に掲載しておきましたので、AI学習の際の時間短縮などにお役立てください。
by RehabC
General Problem Solver 【人工知能の古典論文を読もう】
汎用ソルバーのはしりとなった研究General Problem Solverについて紹介します。
ダートマス会議の前後の研究成果であり、現在は当然視されている様々な問題を一つのソルバーで解く というパラダイムがこの研究によって現実的なものとされました。
問題を抽象化(Abstraction)してモデル化するという考え方もここで確立されました。
(DeepBlueはGPSより後の研究です。問題特化型ソルバーのパラダイムの例としてあげました。)
次回： sm33875606 (Shakey the robot)
古典論文を読もう！シリーズ：mylist/63546014
ハルのマイリスト：mylist/61431715
Newell, Allen, John C. Shaw, and Herbert A. Simon. "Report on a general problem solving program." IFIP congress. Vol. 256. 1959.
Twitter @WorldEnder_9001
#VRアカデミア の一員として活動しています https://sites.google.com/view/vr-academia
BGM: フリーBGM・音楽素材MusMus http://musmus.main.jp/
モデル: ユニティちゃんのモデルを基にしてます © UTJ/UCL
動画撮影: Virtualcast https://virtualcast.jp, Open Broadcaster Software https://obsproject.com
動画編集: http://spring-fragrance.mints.ne.jp/aviutl/
【VRアカデミア】バーチャル人工知能大学院生 ハルです！【自己紹介】
はじめまして、バーチャル人工知能大学院生のハルです！
一緒に人工知能を学んでいきましょう！
次回： sm33740560
古典論文を読もう！シリーズ：mylist/63546014
ハルのマイリスト：mylist/61431715
Twitter @WorldEnder_9001
VRアカデミア の一員として活動しています https://sites.google.com/view/vr-academia/
BGM: フリーBGM・音楽素材MusMus http://musmus.main.jp/
モデル: ユニティちゃんのモデルを基にしてます © UTJ/UCL
動画撮影: Virtualcast https://virtualcast.jp, Open Broadcaster Software https://obsproject.com
動画編集: AviUtl http://spring-fragrance.mints.ne.jp/aviutl/
【競馬予測AI】人工知能募金ダイジェスト映像～まんばからの手紙～
2018/3/10～6/24で実施した
ドワンゴが送る競馬予測AIプロジェクト「人工知能募金 -あなたの募金を増やします-」
最終月となる6月には驚異の回収率153.4％を達成し
58万990円のプラス収支をもたらした競馬予測AI「まんばちゃん」
そんな好成績を残した「まんばちゃん」が
予想の行方を見守ってくれた視聴者に向けて、心温まるお手紙動画をお届けします。
▼人工知能募金特設サイト▼
http://www.jinkochinobokin.nicovideo.jp
人工知能がイラストレーターになってみた
全能少女クオリアが全身画像生成に挑戦！
ディープラーニングでいろいろ→mylist/61163733
ゲーム実況→mylist/61163743
Youtubeチャンネルl→https://www.youtube.com/channel/UC8b6wzPSvXq307ehBeNvDlQ?
twitter→https://twitter.com/vtuberqualia
【VRアカデミア】第２回人工知能で簡単美少女生成
ディープラーニングの最新技術「GAN」を使って新モデルを作成しました。
追記：「NIVIA」じゃなくて「NVIDIA」でした。すいません。
ディープラーニングでいろいろ→mylist/61163733
ゲーム実況→mylist/61163743
Youtubeチャンネルl→https://www.youtube.com/channel/UC8b6wzPSvXq307ehBeNvDlQ?
twitter→https://twitter.com/vtuberqualia
Unsupervised Adversarial Learning of 3D Human Pose from 2D Joint Locations
Dwango Media Villageの研究
“学習に3Dデータセットを用いない3D姿勢推定”
のデモビデオです
https://nico-opendata.jp/ja/casestudy/3dpose_gan/index.html
This is the DEMO of our research ‘Unsupervised Adversarial Learning of 3D Human Pose from 2D Joint Locations’
https://nico-opendata.jp/en/casestudy/3dpose_gan/index.html
【京大】脳波のみから、その人が見ている画像を作り出す
ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。
これらのことで、人間が見ている画像に類似した画像を脳活動の情報から高いレベルで生成することを可能にしました。以下の映像では、左に見ている画像、右に出力した画像が映し出されます。
http://shiropen.com/2018/01/14/31458