自然な日本語ダミーテキストを生成するWebアプリを作りました

こんな感じの文章を自動生成できます。 二人の男女を一様に観察していました。私は仕方なしに立って、再び封の中へ、自分の左右前後を見廻して母の頭は陛下の病と父の病と父の病とを結び付けて考えるのが変に気味が悪かったのです。固よりそこにはまるで解りませんけれど、おそらくそんな意味じゃないでしょう。私の考え…

Metaが人工皮膚「ReSkin」を開発――拡張性に優れて低コスト、消耗時の交換も容易に

米 Meta(旧Facebook)は2021年11月1日付のブログで、同社の人工知能(AI)研究者たちがカーネギーメロン大学との共同研究によって、人間の皮膚のような触覚を持つ人工皮膚「ReSkin」を開発したと発表した。 […]

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機械学習による株価予測 いろはの”は” – Qiita

はじめに 2021年12月18日にNumerai Meetup Japan 2021が開催された(Numeraiについては過去記事「Numeraiトーナメント~伝統的クオンツと機械学習の融合~」を参照のこと)。このMeetupにて筆者も「Machine Learning for Advancing Traditional Quantitative Approach」と題してプレゼンを行った。 このプレゼン内容をベ…

「学習する卓球ロボ」 何も知らない状態からわずか90分で人間と対戦可能に

90分の学習で卓球ロボが実践できるまで成長
Credit:ZellTuebingen(YouTube)_Optimal Stroke Learning with Policy Gradient Approach for Robotic Table Tennis(2021)

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どんなロボットでも、人間がすべてをプログラムすれば、ある程度は良い動きができるものです。

しかし私たちがロボットに求めてきたのは、人間のように「自分で学習していく能力」です。

そして最近、ドイツ・テュービンゲン大学(University of Tübingen)コンピュータ科学部に所属するヤーパン・ガオ氏ら研究チームは、学習していく卓球ロボを開発しました。

卓球ロボは、わずか90分ほどの学習で人間と簡単なラリーができるほど成長したようです。

研究の詳細は11月2日付で、プレプリントサーバ『arXiv.org』に掲載されました。

目次 試行錯誤して学んでいく卓球ロボわずか90分で初心者レベルに成長!人間と同じく緩急に弱い 試行錯誤して学んでいく卓球ロボ これまでにも卓球ロボは…

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参考文献

Watch a robot playing table tennis after just 90 minutes of training
https://www.newscientist.com/article/2301254-watch-a-robot-playing-table-tennis-after-just-90-minutes-of-training/

元論文

Optimal Stroke Learning with Policy Gradient Approach for Robotic Table Tennis
https://arxiv.org/abs/2109.03100

機械学習で逆ストリートビューを作り、写真から港区らしさを判定する – エムスリーテックブログ

テストデータでの予測結果 先日新橋を散歩していたときの会話。 妻 "こういう路地って新橋らしさあるよねー" 私 "本当です?どういうところで当てられるの?" 妻 "歩道の雰囲気?" 私 "うーん" ということで、MLエンジニアたるもの、そんなことが本当にできるのか機械学習で検証してみましょう。 写真から撮影場所を当て…

【re:Growth 2021】「Amazon店舗を体験してきた 最新の「Just Walk Out」のここがすごい」という登壇をしました #reinvent #cmregrowth

新規事業統括部 Passregiチームの山本です。 12/07に開催した、re:Growth 2021にて登壇しました。他の方々はAWS・re:Inventに関する内容でしたが、自分は少し違って、re:Invetに行った […]

【現地セッションレポート】 {New Launch} Introducing AWS Trainium-based Amazon EC2 Trn1 instances #CMP334#reinvent

新規事業統括部の山本です。 AWS re:Invent 2021に参加し現地のセッションを受けてきたので、内容をレポートします。 今回は、キーノートで発表された新機能の1つである、EC2 Trn1インスタンスに関するbr […]…