2017/08/10 14:52:31
prototechno
#NTTtech
2017/08/10 16:28:37
tkysktmt
“ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別”
2017/08/10 17:57:30
todesking
二郎画像識別、最終的にめっちゃ成功しててすごい
2017/08/10 18:04:22
dowhile
"実はまだラーメン二郎を食べたことがない"
2017/08/10 18:08:04
tonton_chin
「ラーメン二郎をファインチューニング」というパワーワード
2017/08/10 18:24:46
daaaaaai
尊敬
2017/08/10 19:26:31
houyhnhm
後は、写り込んだラーメン二郎判定とかに高度化していくといいなあ。
2017/08/10 19:49:20
sugyan
すごい…
2017/08/10 20:07:40
tagomoris
"実はまだラーメン二郎を食べたことがない"
2017/08/10 20:31:59
kushii
すごいしオチが最高ｗ
2017/08/10 20:44:30
ka2hik0
再考
2017/08/10 21:03:55
ch1248
こりゃすごい
2017/08/10 21:13:06
megazalrock
開発者が二郎を全く知らなくてもここまでの精度が出せるって、当たり前なんだけど、やっぱすごいな。
2017/08/10 21:46:13
mashori
すごいな、オチまで…
2017/08/10 23:24:18
darjeeling_2nd
理系の人はもっとこういう人類の進化に役立つ研究をしてほしい。
2017/08/11 00:11:31
kitaj
素敵な技術の無駄遣い。そしてオチがいい。
2017/08/11 00:49:51
slash_01
す、凄い。。。 ディープラーニング出来る気がして来た。
2017/08/11 01:10:42
beerbeerkun
冗談でも何でもなく企業のブランディングに最適なプレゼンだと思うよ。エンジニアはこういう一見無駄なものも認めるような社風を好むからね。
2017/08/11 01:35:41
psfactory
Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
2017/08/11 01:58:53
Yuryu
違いがわかるというのは本当だったんだ…
2017/08/11 02:59:40
kei_1010
後で試す。できれば、どっちも。
2017/08/11 03:56:02
keijak
ファインチューニング効果絶大
2017/08/11 04:06:49
takapiko0819
Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
2017/08/11 04:08:20
InoHiro
ファインチューニングすごい
2017/08/11 06:41:48
sny22015
最終ページは「以上レポっす」かと思ったら普通に「ありがとうございました」で残念
2017/08/11 07:07:32
john2001
早速やってみたが、富士丸という判断結果の選択肢がない… うーん、AIとしてもジロリアンとしてもちょっと不足というか、もうちょっとこだわらないとね
2017/08/11 07:13:23
kazoo_oo
最後に「実は食べたことがない」はずるいw
2017/08/11 08:57:13
tarbo
もし店長変わったら、盛り付けも変わって使えなくなるのでは…
2017/08/11 09:05:21
yoshihiroueda
どのお店か判別するもの。カスタマイズよりも店の違いの方が大きいということだろうか。
2017/08/11 09:45:04
yosuke_furukawa
ここまでやって「実はまだラーメン次郎食べたことない」wwwwww
2017/08/11 09:59:49
teckl
ディープラーニング、これまで全然興味無かったけど二郎判別も出来るのか…　丁寧にツールまで作られてるので、家系バージョンとか試してみたいなぁ
2017/08/11 11:08:58
surume000
本当にラーメンで判定しているのか？背景で判定しているのでは？
2017/08/11 11:36:07
garage-kid
216: 素晴らしい試みだ。
2017/08/11 12:23:33
FTTH
しゅごい
2017/08/11 12:42:17
susieq
ラーメン二郎！大好きだ。でも食べると必ずお腹をこわすので1年くらい行ってない。生ニンニクなし、めん少なめでオーダーしようかな。しずらいけど。
2017/08/11 12:49:24
n_knuu
結局どのへんで判断してるんだろう(中間層を可視化して見てみたい)
2017/08/11 12:54:33
georgew
なるほど、既存学習済みモデルのファインチューニングで学習用データの不足を補うという手もあるわけか。
2017/08/11 13:08:48
lasherplus
i'm
2017/08/11 15:46:00
SWIMATH2
ファインチューニング用ツール、便利そう
2017/08/11 20:21:02
mole-studio
しゅごい
2017/08/11 22:30:57
Yoshikawa
久しぶりにこのタグをつけられるコンテンツに巡り合えたｗ
2017/08/12 17:26:10
g8alkenta47
ディープラーニング deeplearning
2017/08/13 09:23:05
kazuph1986
ちゃんとやってた。MXNetっていいのかな？
2017/08/14 15:30:43
field_combat
データが少ない場合はファインチューニング有効