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こんにちは！sodaの古橋です。 「SLDA」を用いたレビュー解析後編、実践編の記事になります。 [前回記事](https://www.nico-soda.jp/blog/post/20220325_000113.html)で予告した通り、劇場版鬼滅の刃のレビューデータにSLDAを適用してみます...

とある日の友人との会話友人「GANの生成画像って本当に現実世界に存在しないの？」私　「そうだよ。そもそも生成画像ってのは、ネットワークの構造からして～(略)」友人「わかった。でも、学習画像と生成画像を全部見比べたわけじゃないんでしょ？本当に存在しないって確かめたの？」私　「いや、そこまではしてないけ...

初めまして！ sodaプランナーの古橋と申します。 これから業務の中で有用だったモデルや個人的に気になったものを色々発信していこうと思っていますので、見て下さった方に少しでも「面白そう！」「何か使えそう！」と思って頂けたら幸いです。 では早速、最初のお題目はSLDA（Supervised L...

こんにちは、sodaエンジニアの國田です！ 最近、GANの技術に夢中な私ですが、今回もまたGANを使って実験してみたいと思います。題しまして、「顔面ミックス！私の顔に海外の人の顔を混ぜてみる」です。 さて、前回、「GANは私の顔を作れるのか？」というテーマで実験しました。そこでできた私の顔画像は、G...

お久しぶりです！sodaエンジニアの國田です！ 前回、前々回とGANの記事を書き連ねておりましたが、今回もまたGANに関する記事です。タイトル通り、GANの生成器を使って私自身の顔を作る実験を行います！ そもそも、「GANって何？」って方は、こちらの記事を参照いただけますと幸いです。 GANが学習し...

こんにちは！sodaエンジニアの國田です！ 今回はGANの変換タスク編に関する記事になります。そもそも、「GANって何？」って方は、こちらの記事を参照いただけますと幸いです。 GANの変換タスクとは？ GANを用いた変換タスクで有名なものとしましては、「人物写真をアニメ風に変換」、「馬の写真をシマウ...

お久しぶりです！sodaエンジニアの國田です！ 突然ですが、GAN（ギャン、ガン）ってご存じでしょうか？最近では、「AIに絵を描かせる」とか「存在しないアニメ画像を生成する」、「ディープフェイク」といったワードを中心に非常に有名になりつつありますので、「ちょっと耳にしたことがある！」なんて方もけっこ...

soda入社2年目の國田です！つい先日、JDLA E資格を受けてきたので、その所感をお伝えできればと思います。 JDLA E資格 とは "JDLA Deep Learning for ENGINEER"日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、日本で唯一のAIに関する資格試験で、2018年に...

BERTは2018年末頃にgoogleが発表した、自然言語処理における深層学習を用いた画期的なモデルです。(BERTはBidirectional Encoder Representations from Transformersの略) 何故注目されているのか？ 自然言語処理の分野には、色々なタスクが...

トピックモデルは、自然言語処理の分野で用いられる統計的潜在意味解析の一つで「言葉の意味」を統計的に解析していく手法です。 統計的潜在意味解析では、文章を複数の単語の集まりであると捉え、それら単語の共起性に着目して文章をいくつかのクラスに分類していきます。そのクラスに集まっている単語が意味する内容を「...

インパルス応答関数とは、複数の要因（変数）が影響しあっている時系列分析に用いられる手法のひとつで、ある変数にショックを与える（値を変動させる）と、それが他の変数に与える影響を分析することができます。主に工学分野で利用されていますが、ファイナンスやマーケティングでも応用されます。 例えば、円/ドルの為...

まずベイズの定理とベイズ推定について説明します。 ベイズの定理とは、Aという事象が起こった場合に、Bの事象が起こる確率など、ある条件下での確率である、条件確率について適用できる定理で、以下の式のような単純な形で表されます。 この式は「Bが起こった後にAが起こる条件確率」は、「Aが起こった後にBが起こ...