【IT】Google、機械学習でラーメンの写真から「ラーメン二郎」の店舗特定
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Googleは4月2日(米国時間)、「Noodle on this: Machine learning that can identify ramen by shop」において、同社が提供している機械学習サービス「AutoML Vision」の活用事例として、ラーメンの画像からラーメン店を推測する取り組みを紹介した。
https://news.mynavi.jp/article/20180405-611025/images/001.jpg
この取り組みを行ったのはデータサイエンティストの土井賢治氏。首都圏近郊の計41軒の「ラーメン二郎」のラーメンの画像データを集めて学習を実施したとしている。記事では、ラーメン二郎のラーメンの写真48,000セットをコンパイルしてAutoML Visionにアップロードし、24時間の学習時間を経て、最終的に94.5%という精度が実現したことを報告している。
機械学習は現在、最も注目されている技術の1つ。さまざまな分野で機械学習を使ってサービス提供や業務改善などに取り組まれているが、機械学習に詳しい技術者の供給が需要に追いついていない状況がある。AutoML Visionは機械学習に詳しくない技術者でもこうした技術が利用できることを目指し提供が開始されたサービスであり、Googleは今後もこうしたサービスをさらに提供するとしている。
https://news.mynavi.jp/article/20180405-611025/ 二郎は好きではないけど ジロリアンの親父が八王子に来たらたまに食べに行く。 人工知能研究の本を読むと、猫をCATと言うかで揉めてる
ラーメンを拉麺と言うかも揉める
足がまだいたい ラーメン二郎の店を見分けるのか
テーブルの色で判断してたりしないかなw ラーメンの見分けはできてもゴリラと黒人の見分けはできません 機械学習やAIはもう何でもありだなｗ
そのうちなんてことの無い風景や画像からそれがどこであるとかその人が
どんな人物であるとか取った人間の性癖までわかるようになるかもなｗ
>>3
例えばこれの有用性も分からない馬鹿を見分ける方法とか それくらいの見分け精度出せるよって言いたいんだろうけど
地方民なので微妙に分からない 各店による違いやインスパ系をはじいたり出来なきゃ無意味 むかし、ミスターバイクって雑誌で
個人売買の部品交換の挿絵が
ざぶとんの上にピストン置いて
むむむ、このバイクの使用歴はどうたら、持ち主は、童貞消失なんさい
うんぬんかんぬんって占い師だった
あの狂った時代はなにもかも変わってた >>17
それはラオタだけの有用性。普通の人には無意味。 ということはザ・たっちを見分けるのなんか楽勝ってこと？ なんかむしろ怖いなぁwww
◇経済&政治のページ
http://keizai1money2.web.fc2.com/index.html
◇10兆円の拡大制裁に反発 中国側の強硬発言と反撃プラン
◇米国5兆円規模の制裁第2ラウンド準備へ 中国の未来産業破壊か!?
◇好評TPP さっそくタイが参加表明 入りタイ! Google API使って、写真から、場所を特定するなんて出来たよな。 要は、Googleにどんだけデータが集まるかという話。 ラーメンの画像データを集めて保存して、検索かけただけちゃうの？
これ何か新しい技術使ってんの？ だから言ってただろう。
人工知能って言っても知能のカケラもない検索エンジンに過ぎないってよ
それにしても宣伝とはいえ、ラーメン二郎だけの画像48,000セットからラーメン二郎のラーメンを探せって
どれだけバカにしてるのか。
どれを選んでも答えはラーメン二郎になるだろが。それで94.5%という精度が実現だってよ 一流の豚だと自認している俺でも全部違うの並べたら自信ない >>26
店舗特定だってさ
盛りの違いを見てるんじゃないかな
あまり実用性は期待できないね >>26
アホ？
微妙な違いしかないラーメン二郎の店舗ごとの違いを見分けられるってことだろ。
人間でも相当なジロリアンにしか無理だ。 >>11
見分けて何になるのかと聞いているんだバカか。 F22は、レーダーシステムから見えないのでなく
虫にしか見えないだけで、人工知能開発もどうも
判別ばかりに研究が行ってる 最近はやってる「麺のないラーメン」を見せてどう答えるか試したいな。 試しに、ｇｏｏｇｌｅ画像検索で検索してみた。
他の店の山盛りちゃんぽん画像だと・・・
類似画像が、野菜サラダだった ラーメン二郎の店舗ごとの違いが微妙な違いしかないだと?
二郎が何で人気があるのか全くわかってないな >>3
・普通の使用法
このAIをさらに発展させ、あらゆる料理の写真だけで店を高確率で特定し、
「この写真の料理が食べたい！でも店がわからない！どこの店か教えて！」の検索を可能にする。
・イケナイ使用法
このAIをさらに発展させ、あらゆる料理の写真だけで店を高確率で特定し、
カワイイ子や芸能人があえて店名を伏せて出した料理の写真から行きつけの店を見つけ出し、
ストーキングを容易にする。 >>3
二郎を見分ける事に意味はない
見分けられる事に意味がある
それを自分で理解できない人間が意味を聞いても意味がない >>34
> 見分けて何になるのかと聞いているんだバカか。
だから有用性の分からない馬鹿が分かると言ってるだろうが何度も言わせるなよ馬鹿がｗ 遠くのニトリで検索しても出てこねーな
近くのニトリならいくらでも出てくるんだが おそらく写真だけで親子であるかどうか
判別できるようになるだろうな
従来のDNA鑑定だけではDNA採取できる対象のみ判定可能だが
写真などから判別できるならば
母親のアルバムから本当のお父さんがわかるイノベーションである こんなものより奈倉柏木判定プログラムの方がインパクト大きいわ
エロ小説のライターを高い精度で判別できる方がびっくりしたわ 黒人女性とゴリラの見分けができません
二郎と生ごみの見分けができません 二郎に行ったことないのでどんだけすごいのかわからない。 これってやっぱり顔認証の精度とか
筆跡判定とかの話だよね？ >>49
すげえ、AIはもやしを認識しているのか！ こういう曖昧な判断を瞬時にさせるようになれば
ミスする率も人間に近づいていくんだぜ ラーメン二郎の写真から ＤＢにあるラーメン二郎の写真を特定 って事だろ
意味あるんか？ >>34
>>1自体は趣味でやってるんだから
何かの役に立つなんて一言も言ってない。
趣味でこういうことする人もいれば、役に立たないとヒステリックに罵倒する
余裕のない無能もいるということだな
もともとの>>1の本業は道路画像から不具合を検出する仕事だったみたい
今は何やってるかわからないけど Google社員は業務の20%を自分のやりたいことにあてることができるからそれを使ってやったんだと思う >>3
変装を見破るとか
森林に溶け込んだ特殊部隊見つけるとか
機械が「目」を獲得することになる >>32
文字入力の完全自動とか
本物の人間や動物と絵が書かれた看板を瞬時に大量に識別
空中戦で大量の目標を瞬時にロック >>3
これほど使用用途の幅が広くて分かりやすい技術なのに分からないとか >>12
統計駆動だから簡単だよ
どのラーメンとも似ても似つかないのがクトゥルフ >>3
こういう馬鹿居るんだなｗ
こういう馬鹿にはAIとかあっても全く無意味だなｗ
今回の実験がただラーメンだったってだけでこの結果から何が出来る、何が便利になるって
想像も理解も出来ない馬鹿が居ることに驚きだわ 空港で実用している防犯カメラはデーターベース上の人物を特定できるけど
それには高度な技術が必要とされる
しかし、そこまでとはいかなくてもそう言ったことが難易度を下げて可能となる 良かった、AIもまだまだ人間様には足許にも及ばないな >>69
まだ分からないとか
>>1
にも書いてあるが
既存でそう言ったことをするには高度な技術を持ったエンジニアが必要となる
しかし、そう言った人材は稀少で世界中で取り合いになって言うのが現状だ
そのためにアイデアはあるが人材を確保できずに事業が大幅に後退もしくは中断におこまれている
それがこのツールを使えば相当のことがそれほど高度な知識を持たないエンジニアにも可能と成る
そうすれば事業の幅が広がる 面白い悪用方法込みの記事だと匿名掲示板の話のタネとしては手頃なんだが >>8
なんか軽く騙せるツボがありそうだな
同じ器で同じテーブルでとか同一条件じゃないから、ラーメンで判断していると言い切れないしな >>68
大学時代に習った画像処理って、Y型に画像を重ねてデータを見るとかだった
そういうのは高速化があればできるし、アルゴリズムなんかは進歩は無いと見える ラーメンじゃないがイラストと写真わけるってのもあるぞ
それだけ聞くとなんに使うんだって思うがとてもお前ら向けだw
https://buhitter.com/
きっとラーメン判別するのも何かの役に立つはずだ
応用事例がまったく思い浮かばないけどな
>>56
機械学習っていうのはアルゴリズムの一部カテゴリの総称でAIは活用方法の名前って感じだな。
建築方法に木造、鉄骨、鉄筋などあると思う。
機械学習ってのは上記の建築方法。
ディープラーニングは鉄筋とか鉄骨とかそれぞれの個別の方法にあたる。
AIって単語は便利に使われすぎていてケースによって意味合いが変わってくるから説明が難しいが、おおよそのケースでプログラムが入力に対して自動で判断するものと思って良い。
ゲームのNPCもAI、株価の予想ソフトもAIだ。 もし今でもカルトQが放送されていたら
ラーメン二郎の回で、ラーメンの盛り付けだけを見て
どこの支店かを当てるクイズが出題されるだろうな 高さで見てると鶴見なんかバチもん認定されそう。
二郎とインスパイアは、隠れてる麺まで見ないと見分けがつかないだろ。
二郎系で括るまでがせいぜいと思う。 しかし、豚の餌の画像を覚えしまうと見分けが出来なくなる。 >>85
豚の餌は豚の餌として覚えさせるというのが機械学習だよ >>86
そこが強弱AIの区別がない世間の認識の問題なのよ
人間と同じ学習ができると思われてる
AIに主観があって、概念を自ら構築・認識できるってね こういうAI系の研究って
一般の人が想像するような意味での区別がついたとかいうのじゃなく
固有の色調とか微妙な模様とかを抽出して
確率的に返答しているだけってのがわからない人が多いってか
確信犯でやってるタイトル詐欺みたいなものだよなあ >>3
>>34
ものごとの意味とか上っ面でしか受け止められないバカなんだろうな。 ラーメン二郎よりあだち充のヒロインの見分けができるかが問題だ ディープラーニングはホント効率悪いな
ラーメンの写真数万必要ってバーカとしか言えん ５％はニセモノの
ラーメンだったと
いうことか
本物だけ食べたいな 例えば捜査、調査などで一枚の写真からこれがどこであるとか分かるようになるかもな
最近は遠目の写真からカ番号やら文章の内容やら読み取るらしいから恐ろしい時代になったもんだ 二郎とインスパイア系を見分けられなくて、なんの価値があるのか？ ラーメンマニアの人間様なら100%見分けられそう
AIはまだまだだな 自分で何かを勉強している。人間だから何枚かの例題から似たような部分を抽出して推測することしかできない。Googleは48000枚の資料から推測しちゃうのか。勝てねえよ。
低学歴は机上の学問なんか無意味だと嘲笑う。でもさ、その机上の学問にしないと工場じゃきちんとした製品を１日10000個、毎日休みなくなんて出荷できやしない。 >>98
インスパイア系の写真も学習させればいいだけ >>1
何も新しい法則を見つけ出してないから
これデータアナリストであってデータサイエンティストじゃない >>88
俺はもうかれこれ14、5年ニューラルネットを扱っているが、それは初耳だなぁ。
お前すごい能力持ってるんだなｗ
…と煽ってみるテスト。まあ一般の理解なんてそういうものなんだろうな。 >>3
犯罪者のスマホで本人とラーメンが写りこんだ写真データから日時だけでなく場所も特定
位置情報データがExifに記録されないように設定で切ってても場所特定できる様になる >>106
逆に場所特定しないとアリバイ成立しない場合に役立つかも 昔流行ったファジー理論とかと同じ、今のAIは人工知能ではない。単に膨大なデータから
特徴抽出しているだけ。 素人は自動運転システムがあたかも画像から人やバイクを認識
しているかのように思っているが、扱うのが画像とかなだけで、かな漢字変換の辞書更新と
変換候補の優先順位更新と似たようなもの。 ＞単に膨大なデータから特徴抽出しているだけ。
人間の認識だって膨大なデータから特徴抽出しているだけなんだが、NNとどう違うんだ？ｗ
＞かな漢字変換の辞書更新と 変換候補の優先順位更新と似たようなもの。
どこがどう似てるんだ？ｗ
こいつは典型的シッタカだな 何店かとか何ロット目かなんてとこまで分かったらスゲーと思うけどｗ
二郎か分かるだけじゃなあ スガキヤラーメンの写真から店名が判断できるようになってからが本番だわ 香川の讃岐うどんの写真で、約700件あるうどん店と料金当てろ。 >>114
一枚目は一見怪しいというか写真なら加工されてるのかなと思う
色鉛筆だから分解能に限界があって光ってるとこの細部が不自然
二枚目もよく見るとキューブの影の濃淡が手抜きw
そういう特徴があるから機械で見わけるのは案外簡単かも ネコ娘のスマホ見る限り、
鬼太郎の家って携帯の電波届いてんのか
来週は鬼太郎のお宅拝見回か
ネコ娘のお宅と生活拝見回頼む ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
