AIって何から手を付けよう
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AIについて講演する機会があったので、AIのお仕事をするときに調べた内容を書いてみました。
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- 33. • Ｃａｆｆｅ • Ｃｈａｉｎｅｒ • ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ • Ｔｈｅａｎｏ • Ｔｏｒｃｈ ライブラリを使う
- 34. • Amazon:AWS Lambda • Google:Google Cloud Function Google App Engine • Microsoft:Azure Function Service Fabric • IBM：OpenWhisk • Docomo Developer support ファンクションを使う
- 35. ライブラリ（TensorFlow) ファンクション（Watoson) 画像の種類 サイズは入力層のノード次第 モデルを作れば画像以外も可能 何でも可能、サイズ指定なし 画像のみ Pos/Negそれぞれ10000枚 Pos/Neg合わせて100MBまで 分類 出力層のノード数次第 Yes/Noの分類 学習方法 自分でコーディングすれば変えら れる 変えられない 学習時間 画像数の数と学習させるマシン スペック次第 画像の数とサーバ次第 環境準備 インストールが必要 アカウント作成 使いやすさ モデルの設計、コーディングが必 要、アプリに組み込む場合は、呼 び出しI/Fを考える 簡単、APIをたたくのみ
- 40. ■Google Cloud Platform Google Cloud Speech API 音声認識 Google Cloud Translate API 翻訳 Google Cloud Vision API 画像解析、画像からテキストを、人物解析 Google Cloud Natural Language API テキスト分析、構文解析 ■ MS Computer Vision API 画像から意思決定に役立つ情報を抽出 Face API 写真に含まれる人間の顔の検出、分析、グループ化、タグ付け Bing Speech API 音声をテキストへ、またそのテキストを再び音声に変換し、ユーザーの意図を理解 Emotion API 感情認識を使用してエクスペリエンスをパーソナライズする Speaker Recognition API 音声を使用して個々の話者を識別および認証 Language Understanding Intelligent Service ユーザーが入力したコマンドをアプリケーションが理解できるようにします。 ■ IBM Speech to Text 音声認識 Text to Speech 音声合成 ■ Docomo Developer support 画像認識、発話理解、音声合成、音声認識、言語解析、文字認識、シナリオ対話、雑談対話 動作推定、トレンド記事抽出、知識Q&A
- 45. Ba WebAPI クライアント ライブラリ SDK クライアント アプリケーション BaaS: Backend as a Service PaaS: Platform as a Service IaaS: Infrastructure as a Service サーバサイドアプリケーション 言語実行環境、ライブラリ フレームワーク環境 ハードウエアなどのインフラ基礎 OS バックエンド フロントエンド
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