TensorFlowを試してみた

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ディープ・ラーニングが流行っているので、TensorFlowを試してみました。

とりあえず、UCI Machine Learning Repositoryの定番中の定番であるIrisで分類をやってみました。

分散環境への対応とTensorFlow Playgroundが追加されたTensorFlow 0.8が話題になっていますが、0.8ではTensorBoardがうまく表示できなかったので0.7.1を使用しています。

いまさらディープ・ラーニングそのものの研究をやるつもりはありませんが、ディープ・ラーニングが使えないというわけにもいきません。

詳細はWikiにまとめてあります。

情報処理, 2016年4月号

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情報処理学会誌4月号が届きました。

特集は「プログラミング入門をどうするか」です。

小学校、中学校、高校、東京大学、慶応義塾大学、公立はこだて未来大学におけるプログラミング教育の話が載っていました。 プログラミング教育を担当している教員には参考になると思います。

また、世界2位のプロ棋士に勝って話題になったAlphaGoの特別解説が載っていました。

  • ディープラーニングを用いたコンピュータ囲碁. 伊藤毅志, 村松正和, 情報処理 57(4):335-337 (2016)

CACM, 2016年4月号

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ACM学会誌4月号が届きました。

カバー・イラストはBitcoinについてで、Bitcoinに関する記事がresearch highlightsに2本載っていました。

  • Secure Multiparty Computations on Bitcoin. M. Andrychowics, S. Dziembowski, D. Malinowski, and L. Mazurek, CACM 59(4):76-84 (2016)
  • A Fistful of Bitcoins: Characterizing Payments among Men with No Names. S. Meiklejohn, M. Pomarole, G. Jordan, K. Levchenko, D. McCoy, G. M. Voelker, and S. Savage, CACM 59(4):86-93 (2016)

1本目は信頼できない相手ともセキュアな取引を行うためのプロトコルの話、2本目はブロック・チェーンの話です。

また、1月に亡くなった人工知能の父Marvin Minskyの追悼記事が載っていました。

  • Marvin Minsky: 1927-2016. L. M. Fisher, CACM 59(4):22-24 (2016)

CACM, 2014年8月号

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ACM学会誌8月号が届きました.

表紙のイラストは最大フロー問題についてのものです.

手術ロボットについての記事が載っていました.

  • Surgical Robots Deliver Care More Precisely. Keith Kirkpatrick, CACM 57(8): 14-16 (2014).

手術ロボット da Vinci, SPORT, RIO と定位放射線治療装置 CyberKnife を紹介しています.

顔画像認識とプライバシー問題についての記事も載っていました.

  • Hello, My Name Is... Erica Klarreich, CACM 57(8):17-19 (2014).

facialnetwork.com 社が開発している Nametag というサービスとGoogle Glassを組み合わせると,自分が見ている人の顔画像をリアルタイムに認識して名前を調べることができてしまうという話を紹介し,プライバシー保護の問題を提起しています.

情報処理, 2014年9月号

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情報処理学会誌9月号が届きました.

特集は「サイバーフィジカルシステム」と「ビッグデータ:世界を変えて行くイノベーションの原動力として」です.

6月にチューリング・テストに合格したソフトウェアが現れたというニュースが話題になったことについて特別解説記事が載っていました.

  • チューリングテスト「合格」のシステム. 東中竜一郎, 情報処理, 55(9):904-907 (2014).

この記事では,今回の「合格」がどのような意味の「合格」なのかをわかりやすく解説しています. 要するに今回のニュースはちょっと眉唾ってことです.

ビッグ・データ特集には,医療における活用例を紹介した記事が載っていました.

  • 医療におけるビッグデータ利活用—精神神経系疾患の診断系の開発を中心として—. 石井一夫, 情報処理 55(9): 964-969 (2014).

この記事では,精神神経系疾患を診断するための規則を学習する研究について紹介されていますが,データが何件あるのか,説明変数の候補が幾つあるのかなど具体的な話がないため,どんな結果が出ているのかさっぱりわかりません.

この特集は,情報処理学会らしく,ビッグ・データをどう処理するかという話が中心です. 人工知能の視点でビッグ・データをどう分析するかという話を期待している人には向いていません.

情報処理, 2014年8月号

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情報処理学会誌8月号が届きました.

特集は「(続)スーパーコンピュータ『京』の利用」と「第3回将棋で電王戦を振替って」です.

「京」特集には,生命科学分野での利用についての記事が載っていました.

  • ウィルスの全原子分子動力学シミュレーション. 安藤嘉倫, 岡崎進, 情報処理 55(8):798-803 (2014)
  • 心疾患のメカニズム解明を目指すマルチスケール心臓シミュレータ. 米田一徳, 鷲尾巧, 岡田純一, 杉浦潔了, 久田俊明, 情報処理, 55(8):804-810 (2014)
  • スーパーコンピュータ「京」が拓くコンピュータ創薬の未来. 中津井雅彦, 奥野恭史, 情報処理, 55(8):836-841 (2014)

いずれも,「京」を使った大規模シミュレーションの話です.

「将棋電王戦」特集には,評価関数の学習に関する記事が載っていました.

  • 非線形評価関数の改良により臨んだ第3回将棋電王戦. 竹内章, 情報処理, 55(8):847-850 (2014)

コンピューター将棋プログラム「習甦」の開発者が評価関数の改良について解説したものです. 習甦の評価関数は3層ニューラル・ネットワーク(に似た構造)になっていて,初期値への依存性と学習の安定性で苦労したとのことです.

また,同じ「将棋電王戦」特集に,コンピューター将棋の強さを推定する記事が載っていました.

  • コンピュータ将棋の棋力の客観的分析ー人間のトップに到達したか?ー 小谷善行, 情報処理, 55(8):851-852 (2014)

レーティング値(将棋の強さ示す値)を回帰分析によって求めるという話とコンピューター将棋対人間の勝率を予測する話です.

あと,確率的潜在変数モデルに基づくデータ・マイニングに関する研究で2013年度長尾真記念特別賞を受賞された岩田具治さんのコメントも載っていました.

  • 潜在変数モデルに基づく知識発見. 岩田具治, 情報処理, 55(8):864 (2014)

最近は,異なるデータ集合の間で関連するオブジェクトを見つける「教師なしオブジェクト・マッチング」に取り組んでいるとのことです.

CACM, 2014年7月号

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ACM学会誌7月号が届きました.

表紙のイラストはスマートフォンを地震検知器として使うという記事のものです.

ビッグ・データについて,二つの記事が載っていました.

  • Big Data Meets Big Science. Alex Wright, CACM, 57(7):13-15 (2014)
  • Big Data and Its Technical Challenges. H.V. Jagadish, J. Gehrke, A. Labrinidis, Y. Papakonstantinou, J.M. Petal, R. Ramakrishnan, and C. Shahabi, CACM, 57(7): 86-94 (2014)

前者は,ペタバイト(テラバイトの1,024倍または1,000倍)というサイズのデータを蓄えられるようになったが,現在のコンピューターでは処理が追いつかないので量子コンピューターが期待されているという話でした.

後者は,ビッグ・データが持つ可能性と挑戦的課題についてまとめた記事です. ビッグ・データ分析における挑戦的課題として,以下の6つが上げられていました.

  1. Heterogeneity(データの不均一性)
  2. Inconsistency and incompleteness(データの矛盾と不完全性)
  3. Scale(データの大きさ)
  4. Timeliness(データの適時性)
  5. Privacy and data ownership(プライバシーとデータの所有権)
  6. The human perspective: Visualization and collaboration(人間側の問題,可視化と共同作業)

これらはデータ・マイニングの分野で以前から指摘されていたものだと思います.

人工知能, 2014年7月号

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人工知能学会誌7月号が届きました.

特集は「UEC杯コンピュータ囲碁大会と電聖戦2014」と 「宇宙に挑む人工知能技術」です.

コンピュータ囲碁については,チェスや将棋に比べて打てる手が圧倒的に多いことから難しいとされていましたが,モンテカルロ・アプローチという確率的な手法が出てきてかなり強くなったらしいです.

コンピュータ将棋では棋譜から学習させる話がよく出てきますが,コンピュータ囲碁にはまだ出てきていません. 人間の棋士が学習していないということはないと思いますので,コンピュータ囲碁でも学習の話が出てくるようになればさらに強くなると思います.

宇宙特集では,以下の記事に機械学習とパターン認識の話が出ていました.

  • ハイパースペクトル画像処理が拓く新しい地球観測. 横矢直人, 岩崎晃, 人工知能, vol. 29, no. 4, pp. 357-365 (2014)

人工衛星から地球の表面を撮影した画像から,どんな植物がどこに分布しているかなどを調べたりする話です. 専門家によるラベル付けには手間がかかるため,半教師あり学習や能動学習も行われているとのことです. たしかにクラウド・ソーシングでは難しいでしょうね.

また,Deep Learningについて,連載解説の第7回と私のブックマークに載っています.

  • コントラスティブダイバージェンス法とその周辺. 前田新一, 人工知能, vol. 29, no. 4, pp. 366-380 (2014)
  • 私のブックマーク Depp Learning. 中山浩太郎, 人工知能, vol. 29, no. 4, pp. 400-402 (2014)

私のブックマークは,これからディープ・ラーニングをやってみたい人には役に立つと思います.

CACM, 2014年6月号

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ACM学会誌6月号が届きました.

表紙の写真は,分散システムに関する研究によって2013年のチューリング賞(情報分野におけるノーベル賞に相当)を受賞したLeslie Lamportさんです.

ビッグ・データ分析についての記事が載っていました.

  • Beyond Data and Analysis. Charles K. Davis, CACM, 57(6):39-41 (2014)

ビッグ・データ分析がビジネスにおいて急に注目されるようになったけどその技術のほとんどは以前からデータ・マイニングの分野で開発されてきたものと同じで,使う側の意識が変わったのだという話です.

また,ソーシャル・メディア分析についての記事が載っていました.

  • The Power of Social Media Analytics. Weiguo Fan and Michael D. Gordon, CACM, 57(6):74-81 (2014)

ソーシャル・メディア分析のステップ,主要な技術,ビジネスにおける価値について書かれています.

情報処理, 2014年7月号

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情報処理学会誌6月号が届きました.

特集は「増加する社会インフラを標的としたサイバー攻撃」と「量子コンピュータ」です.

「サイバー攻撃」特集の中に,医療機器へのサイバー攻撃に関する記事が載っていました.

  • 自動車や医療機器を対象とした新たなサイバー攻撃の脅威. 中野学, 情報処理, 55(7):673-678 (2014)

医療機器へのサイバー攻撃の例として,ペース・メーカーとインスリン・ポンプへのハッキングが紹介されていました. 通信中のデータを盗み見たり,医療機器の設定を書き換えたりすることができるとのことで,怖いですね.

また,「量子コンピュータ」特集の中に,量子コンピューターを用いた最適化の記事が載っていました.

  • 量子アニーリングとD-Wave. 西森秀稔, 情報処理, 55(7):716-722 (2014)

D-Wave Systemsが開発した商用量子コンピューターD-Wave Twoの紹介と,量子コンピューター上で組み合わせ最適化問題を解く量子アニーリングの解説です.

量子コンピューターとはいっても,量子ゲートを使った量子回路をハード的に実現した装置というよりは基本的なアルゴリズムの動作原理が量子力学に基づいているコンピューターということらしいです.

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