機械学習超初心者の僕が、画像を使ったWebアプリを思いついたので、 「ディープラーニング使えばなんとかなるやろ〜」 って思っていたら上手く行かず、社内の名だたる機械学習の先輩方に相談させていただいたときのメモ。 飲み会で「好きなタイプの芸能人はだれ?」と訊かれたときに答えることができるWebサイト ユーザーがWebサイトに来訪する 50人位のモデルの画像が出てくるので、1枚1枚に対して「タイプ」「ちょっと好き」「普通」「少し苦手」「だいぶ苦手」のうち1つを選択して入力する その結果から、ユーザーが好きになるであろう芸能人の顔写真と、「あなたはこの方が好きになるでしょう」的な文言が表示される 飲み会で「俺、人工知能に堀北真希がタイプだって言われたんすよ」って回答できる めっちゃ欲しくないですか?
ページ 2 / 32 前へ 次へ 名無したんEX 仮メンバー 2020年12月7日 13:21 2020年12月7日 13:50 2020年12月7日 15:32 超でっかいハリボテ 2020年12月7日 21:30 2020年12月7日 21:31 2020年12月8日 14:38 2020年12月8日 14:53 2020年12月8日 17:18 2020年12月8日 20:27 2020年12月8日 20:49 星野ひかるは昭和のAVアイドル女優の一人だったかな 2020年12月8日 21:05 2020年12月8日 21:38 小倉優子子供みたいな顔してんな 2020年12月8日 21:42 >> 30 >> 31 平成02年デビュー 2020年12月8日 21:44 あー、確かに90年代の香りだわこれは 2020年12月9日 17:02 2020年12月10日 14:13 2020年12月10日 22:04 2020年12月11日 13:15 2020年12月11日 15:57 2020年12月12日 11:56 返信する場合は ログイン または 登録 してください (半角二次元の移転先は『にじげんピンクダーク』です)
炒める・煮る・揚げるのように、素材全体が一気に熱に包まれるような調理法にすると、冷凍した野菜がグズグズになることなく、野菜の風味が残ったまま調理可能なので、おすすめです。きのこは炊き込みご飯やピザの具材などにしても◎。 他にも、たとえば毎朝の味噌汁の具材に使えばとっても楽ちん。我が家では大根やきのこ類が頻繁に登場しています。また、薬味ねぎも、ちょっと使いたいときにサッと取り出せて便利。ねぎは生のままでは足が早いですし、毎回刻むと面倒なので、ダイレクトフリージングしておくと本当に便利です。 みなさんのご家庭でも、いろいろな使い方を試してみてください。 江戸野陽子さん 「野菜と豆腐の料理家」としてwebを中心にコラムやレシピを執筆。野菜と豆腐をおいしくいただく料理教室も主宰している。野菜・フルーツ・豆腐製品の選び方、保存方法、下ごしらえなどの解説や、おいしく食べるための情報を発信中。 HASHTAG この記事のハッシュタグ RELATED 関連記事
前書き Canvaでサークルカットをつくる記事を単体で書いてなかったな、と思ったので書きました。 基本はこれまでに書いた 「お品書きをつくる」 記事と同じですが、赤ブー以外のエアイベントなどで「サークルカットを自力で準備しなくてはいけない(赤ブーは自動生成機能がある)」方が増えたようなので、参考にしてもらえればと思います。 0.
???? 【画像】石原さとみの髪型ショートが似合わない！スタイリングのせい？ | リゾートカフェ. もはやどんな用途で使われるかどうかもピンとこない。。。 改めてもう一度訊きます。一度じゃ理解できない。。。 今回のサービス仕様を考えたときにわりとしっくり来たのがこれです。 教師なし学習に分類されるみたいで、 モデルの画像を分類しておいて、芸能人の画像がどれに近いかも予め本手法で求めることができるそうです。 つまり、ユーザーが入力した画像で、各クラスのうちどれが一番好みに近いかを考えて、それを出力することができます。 学習済みのモデルを作るというよりかは、本当にシンプルに分類って感じがします。 当初思っていたイメージとは異なりますが、画像を分類できる技術がディープラーニング以外でも実現できるのであれば、ディープラーニングを使う必要性はなさそうです。 問題はこれをどうやってクラス分けするかってことですが、、、 単純に画像のピクセル値を値にするか、肌の色とか髪の色とか目の大きさとかを評価して数値化してそれを分類させるって感じなのかな? 強化学習も割とありえるやり方である気がしてきていて、 画像を読み込ませて、「タイプ」だったら報酬を与えるし「苦手」だったら罰を与える的なやりかたをする。 でもなんか趣旨が違う気がするので、クラスタ分析よりこちらを採用する理由はないかな、と結論づけました。 このモデルを好きになった人はこのモデルも好きになる確率が高いといったことを学習させていくイメージのようです。 でも、これだとサービスを成長させるときには使えるけど、初期リリースには導入ができないのではという気がします。 協調フィルタリングと近い感覚でした。 クラスタリングの発想の延長で、画像の類似度さえ求めておいて、事前にサンプル用のモデルさんの画像と有名人の顔の類似度を相互に求めておいて、ユーザーの入力に対して一番類似度の合計が高くなるような有名人を選べばいい、という発想が出てきました。 下記の記事をひと通り見た感じ、できそうな気がしています。 ディープラーニングを使わない顔認識3 CNN編 - ニートがプログラミングするブログ(はてな出張所) AIを使って顔画像から「常連さん」を判定しよう! | Future Tech Blog - フューチャーアーキテクト #future_architect @future_techblog さんから Python + OpenCVで画像の類似度を求める by @best_not_best on @Qiita 特にPython+OpenCVで柴犬を分類する記事が、ヒトの顔写真から好みの芸能人を探し出すユースケースに近いように思います。 レコメンドに浸透していくDeep Learning: 大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する | DeepAge ざっと調べた感じ、このあたりの記事が参考になりそうです。 ディープラーニングしかないと思っていたけど、いろいろな手段を聞くと画像の類似度を求めるアルゴリズムを使うのが最も現実的なようです。 自分の中に手段の引き出しがなさすぎて、こんなに沢山の方法があるものだとびっくりしました。 いくつかは名前や概要は知っていたものの、AIができていく過程で化石になった技術だと勝手に決めつけていたのだが、それも適材適所であることを肝に銘じておこうと思いました。 Why not register and get more from Qiita?
ツイッターはブロックしたり出来るだろ 2chが廃れてツイッターが発達したのって、そういう「荒らしを排除出来る機能があるから」ってのが大きいしな 2chだと一度荒らしに居つかれた... ヴィーガンといいなぜ暴れるのか そりゃ増田さん2ch閉鎖騒動で移民したその先ですから親和性は前から高いんすよ。 嘘を嘘と見抜けない人はの表現は住民同士で争わせて炎上で盛り上げているだけ 元祖炎上ビジネス 石野卓球につるし上げられてるイキリさんのフォロワー数が3とか言うの超ウケるんですけど。 嘘松というのは どうでもいいことだからソース出す価値もないと感じるが 嘘だろうと言いたいときに使う はてなーのみんなはこの件、どう思う? 日本人起業家「最近ベトナムのスタバに小汚いドライバーが増えた」ベトナム人「ベトナムから出て行け」... 昨日ちょうど「空港のラウンジが食べ物持ち込み可になっていて貧民窟化していた」ってツイートしようと思っただけで実際にツイートしなくてよかったと実感した 私もこういうツイートしていたら祭られていたのかなと finalventもそうやって叩いたら? でもみんな、mixiとかカフェスタとかは卒業してるんでしょ。Facebookも、あれでしょ、スタッフが書き込みの検閲とまではいかないけどフェイクニュースは流さないようになってるんでし... どこの誰が言っているかも分からない話を鵜呑みにする方が問題あると思う。 今のツイッターは全員コテハンの2ちゃんねる 何でも2ちゃんねるに見える病 どうでもいい話は嘘松認定してデマレベルの悪質なツイートは信じられてるのがやばいなあって思う たまたま見聞きしたのを取り上げてるだけじゃん 多様性を理解していないとこうなる典型 Twitterがではなく普通の人が使うネットって不満を書くか自慢したい良い事が起きたことを書くかしかないんだと思う。 当然、ほとんどのことにソースなんかないし、みんなに... 人気エントリ 注目エントリ
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怖い目にあえば、きちんとした焚き方(薪は2年乾かす、必要以上に空気絞らない等)覚えるかも? 1030 未乾燥なら全開で焚くことが欠かせないです 火力で煙も燃やし切る感じですね 1031 薪ストーブは、小さな原子炉 放射能汚染された薪を燃やして、 汚染拡大! 東日本では、薪ストーブ 全面禁止に! 業者や、イカレた薪ストーバーは すぐに全力で書き込み(火消し)する。 火消しするなら、君らの薪ストーブを消してくれ!
自分の儲けだけ考えて安易に薪ストーブを販売していると、ネガティブなイメージはどんどん広がり、自分の首を絞める事になりますよ。 1052さん、ともかくオヤジにもストーブ屋にも負けないで下さい!
?――そういう視点があるからこそ、具体的な情報を求めにいくし、情報過多の中で必要な情報にたどり着くのが難しいのです。 そこでこれから、そういう「普通の人の現実的な視点」から、まず、薪ストーブのデメリット、実際に使えなくなる可能性を、具体的に検証してみましょう。基本的な部分から解きほぐしていくために、とても長い記事になりますが、お読み頂いて損はないと思います。よろしければ最後までお付き合いくださいませ。 主暖房としては、普通の人にはムリ???
リフォーム会社紹介を依頼 ▶ ペレットストーブとは 「ペレットストーブ」は、燃料に木質ペレットを用いる暖房器具です。 電力を必要とする機器・電力不要の機器の2タイプがあります。 「木質ペレット」とは、木くず・おがくず・樹皮などを圧縮して固めた、再生可能な燃料のことで、製材工場などから発生する端材、森林の育成過程で生じる間伐材などを原料としています。 薪ストーブと同様、環境にも良く、ペレットを燃焼させることによって、遠赤外線で部屋をじんわりと暖めます。 薪ストーブのような本格的な煙突ではなく、壁を抜くことによって排気筒を付ければ設置できるため、薪ストーブよりも手軽に導入できます。 ペレットストーブのメリット ペレットストーブの魅力は何より、煙突が必要な薪ストーブよりも、設置方法や手入れが簡単なところでしょう。 暖房を使用するシーズンが終わった後の排気筒のメンテナンスは、人の手が届く場所に設置できるようであれば、ご自身で手入れができます。 また、本体にペレットを投入するだけで良いので、使用時に手が汚れる心配がありません。 機種によっては、ストーブの上に鍋を置いてお湯を沸かすことも可能です。 薪ストーブよりも、煙の発生が極端に少ない点も評価されています。 ペレットストーブ に詳しい \ 施工業者 を探したい!/ 完全無料! リフォーム会社紹介を依頼 ▶ ペレットストーブのデメリット 前述したように、ペレットストーブには、電源が必要の物と、不要の物とがあります。 電源が必要なペレットストーブには、あらかじめ設置したペレットをモーターで自動的に補給する機能が付いている物が多く、また電気ファンで着火し、温風を吐き出します。 タイマー付きの便利な製品もあります。 数年に1度位のサイクルで、このモーターやファンの交換費用がかかる可能性があります。 停電時に使えなくなってしまうのが心配な方は、電源不要のペレットストーブを選んだほうが無難でしょう。 また、建物の構造上、手が届く位置に排気筒を設置できなかった場合には、薪ストーブと同様、業者に依頼するメンテナンス費用が発生します。 なお、ペレットストーブを使うためには、専用のペレットを購入する必要があります。 たいていのペレットは1袋・10kgで販売されていますが、ストーブの使用1時間につき1kg程度は燃焼します。 常に在庫を切らさないように管理しなくてはいけません。 ちなみに薪ストーブと同じように、部屋全体が暖まるまでには時間がかかるので、他の暖房器具と併用するのもおすすめです。 ペレットストーブはマンションでも設置OK?