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Android 8.0 Oreo や iOS 11 でスマートフォンでの人工知能はどう進化するのか

Android 8.0 Oreo や iOS 11 でスマートフォンでの人工知能はどう進化するのか

こんにちは、プロダクト開発チームの森永です。

以前の記事「次はどんなお菓子?「Android O」開発者プレビューがリリース」で紹介したAndroid 次期バージョンの開発者プレビュー公開から5ヶ月経った2017年8月21日(米国時間)、 Android 8.0 が発表されました。コードネームは大方の予想通り「Oreo」です。

一方で、Apple 側も2017年6月5日(米国時間)に iOS 11 を発表し、こちらも開発者向けサイトにてβ版が公開されています。

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なぜレコメンドエンジンを搭載したウェブサービスが増えているのか、日本人の消費スタイルから考えてみた。

スマートフォンやタブレットの普及により、生活者の情報接触は多様化し、生活者の消費行動も変化しています。
ウェブはもちろん、ソーシャルネットワーク、モバイルアプリなどで顧客接点が拡大しており、それぞれのチャネルをどのように活用して、いかに効果的に消費者にアプローチするかが重要となっています。人工知能、機械学習を取り入れるサービスが多く登場している中、よく見かけるようになったのが、旅行会社やファッションECサイトなどにレコメンドエンジンを搭載したウェブサービスです。
今回は、レコメンドエンジンを搭載したウェブサービスがなぜ増えているのか、日本人の消費スタイルから考えていきたいと思います。
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係り受け解析ツール CaboCha (南瓜) を試してみよう!

テキストマイニングにおいて、日本語の文書の解析で、ある文章の文法的な関係を知りたい時があると思います。
今回は、自然言語処理の基礎技術である構文解析(係り受け解析)で有名なツールである、CaboCha (南瓜) をご紹介したいと思います。

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MeCab の辞書 mecab-ipadic-NEologd を試してみよう!

日本語の文書を解析しようと思った時に、ほとんどの人が 形態素解析のツールである MeCab を利用すると思います。MeCab でよく使われる辞書として IPADIC が挙げられます。しかし、IPADIC はとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎている状況です。
そこで今回は、新語に対応できる辞書の mecab-ipadic-NEologd をご紹介したいと思います。

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教師なし機械学習、クラスタリングについて考えてみよう!

近年、AI (Artificial Intelligence) が様々な分野で、活用されています。その中で重要な技術として、機械学習 (Machine Learning) が挙げられます。
一般的に機械学習 (Machine Learning) には、大きく分けて「教師あり学習」と「教師なし学習」との2種類があります。
そこで、今回は「教師なし学習」である「クラスタリング」をご紹介したいと思います。

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人工知能によるウェブマーケティングが成功。人工知能をビジネス登用する前に必要なこと

人工知能開発企業 Adgorithms によって作られた人工知能「アルバート(Albert)」がウェブマーケティングを成功させたと発表し話題になっています。人工知能がウェブマーケティングを最適化し、人間の手を離れてその効果を最大化することは本当に可能なのでしょうか?今回のブログでは、その検証を試みたいと思います。
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機械学習でプロ野球の勝敗予想をやってみた!

当社では、「SPAIA」という、従来のスポーツニュースメディアとは違った、スポーツデータを AI によって解析し、新しいスポーツの見方や楽しみ方が実現できるサービスを提供しており、弊社独自で編集部が取材・編集したオリジナルコンテンツも掲載しています。

近日、プロ野球の 「勝敗予想」 を行うサービスをリリースしました。
そこで、今回は勝敗予想の簡単な AI の仕組みと、今後の展望をご紹介したいと思います。

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人工知能による画像認識/生成アルゴリズムとして浸透しつつある「GAN」とは

GAN アイキャッチ

こんにちは、プロダクト開発チーム エンジニアの森永です。

先日の記事「カラーパレットも人工知能で!ディープラーニングによる配色ツール Colormind」で人工知能によるカラーパレット生成ツール「Colormind」を紹介し、その中で画像認識アルゴリズムとして「Generative Adversarial Networks (GAN)」が使われていることを紹介いたしましたが、今回はその「GAN」がどのようなアルゴリズムか、また GAN がどのように応用されているかを紹介いたします。

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パーソナライズレコメンドについて、実例をまじえて紹介してみる

レコメンドとは、 Web サイトを訪れたユーザの行動履歴を基にユーザの興味関心に関連するアイテムを奨める技術です。
このようなレコメンドの仕組みを取り入れることによって、ユーザの Web サイトの閲覧動機を促進したり、また、それに付帯する Web サイトの閲覧追加やコンバージョンアップに貢献することにつながります。
特にユーザーの行動履歴を基に、そのユーザーの嗜好を把握してアイテムを推奨するパーソナライズレコメンドは、重要だと考えられます。
今回は、マッチングサイトでのパーソナライズレコメンドでの実例を簡単にご紹介したいと思います。

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『人工知能はどのようにして「名人」を超えるのか?』を読んで将棋AI開発の考えを知る

中国で行われた対局で、 Google の囲碁AI、 AlphaGo が世界ランキング1位の柯潔氏を破りました。3局とも AlphaGo の勝ちという完全勝利です。(記事はこちら
また、将棋の世界でも将棋AI PONANZA(ポナンザ) が電王戦二番勝負で佐藤天彦名人を破っています。(記事はこちら
こちらも2局ともPONANZA(ポナンザ) が勝った完全勝利であり、奇しくも2017年の5月に将棋、囲碁と、つい数年前まではコンピュータには難しいとされていた伝統的ゲームにおいて、最強ランクの人間プレイヤーに AI が相次いで勝利した事になります。

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