分類問題の評価指標の言葉の定義に関するメモです。いつも、やるたびにググって思い出しているので、記憶を定着させるために作りました。さすがにそろそろ 「覚えるぞ」という意思を込めて結構、力を入れました 混合行列(Confusion Matrix)とTP, FP, FN, TN まずは基本の基本から。二値分類の正解・不正解の種類です。 TP(True Positive)、FP(False Positive)、FN(False Negative)、TN(True Negative)の4種類です。 1文字目：T(True)は予測正解、F(False)は予測不正解。 2文字目：Pは予測が正(Positive)、Nは予測が負(Negative) TP、FP、FN、TNのマトリックスを混合行列(Confusion Matrix)と呼びます。下の混合行列で太字部分(TPとTN)は正解です。太字でないFPとF
日本気象協会は2月15日、画像認識AIを活用し、悪天候時の路面状態や視界の悪さをリアルタイムで測定する実証実験を始めると発表した。画像は新潟県長岡市内の51カ所に設置したカメラで取得する。専用の計測機器がなくても路面凍結などを迅速に把握できるようになり、交通事故の抑止に役立つという。 AIは災害情報サービス「Spectee Pro」を提供するSpectee（東京都千代田区）と共同開発した。実験では、悪天候時の路面状態を乾燥、凍結、積雪などに分類。見通せる距離は50m未満～300m以上の5段階に分け、AIによる判定の精度をそれぞれ検証する。 吹雪や豪雪による交通事故が新潟県で相次いでいることを受けた取り組み。カメラはケーブルテレビ局のエヌ・シィ・ティ（新潟県長岡市）が提供する。スペクティと日本気象協会は実験結果を基にAIの実用化を進め、交通事業者などへの提供を目指すとしている。 関連記事 路
人工知能を研究している非営利団体OpenAIが開発した言語モデル「GPT-3」を使用して、何者かが海外掲示板のRedditに1週間近く投稿を続けていたことが分かりました。GPT-3による投稿は、最終的に開発者の手によって停止されましたが、発覚するまでの間GPT-3は誰にも気付かれることなく、Redditユーザーと言葉を交わしていたと報じられています。 kmeme: GPT-3 Bot Posed as a Human on AskReddit for a Week https://www.kmeme.com/2020/10/gpt-3-bot-went-undetected-askreddit-for.html Someone let a GPT-3 bot loose on Reddit — it didn’t end well https://thenextweb.com/neural
AI映像解析ソリューションカンパニーの株式会社フューチャースタンダード（本社：東京都文京区、代表取締役：鳥海哲史 以下、フューチャースタンダード）は、AI映像解析を活用した交通量・通行量サービス「SCORER Traffic Counter」を正式にリリースし、パートナー企業を通じて販売を開始します。 この、SCORER Traffic Counter は、AI映像解析クラウド「SCORER Cloud」へアップロードした交差点や街中の映像をWEB画面で操作するだけで、交通量や通行量を簡単に計測可能なサービスです。車両・歩行者の検出やトラッキングには、ディープラーニングによる画像認識領域で高い技術力を持つ、香港SenseTime（センスタイム）社のアルゴリズム「SenseVideo」を搭載しており、高い計測精度を実現しています。 リリースに先立ち、株式会社TOSYS（長野市若穂綿内、代表取
凸版印刷は10月18日、AIの技術を活用して文章の誤りを指摘する「AI校閲・校正支援システム」を開発したと発表した。広告、パンフレット、カタログなどの原稿を読み込ませると、誤変換や誤字脱字を自動で検出する。文脈を分析し、「保証」「補償」といった熟語の誤用も特定できる。法人の文書作成を効率化する狙いで、利用者は結果を基に原稿を修正し、文章を読みやすく改善できる。 業界・企業特有の言い回しや専門用語を学習させ、指摘の精度を高めることも可能。言葉遣いのレギュレーションを複数インプットし、著作物に応じて使い分けられる機能も持つ。読み込ませた文書を社内に回覧できる機能も備えており、修正内容を責任者に確認してもらうことや、必要に応じて人の手で赤字を入れてもらうこともできる。 一連の機能により、文章の質を高める効果の他、人による制作スキルのばらつきや、成果物を2～3重にチェックする手間をなくす効果を見込
人工知能にTwitterを運用させてチューリングテストしてみた きっかけは、以下の動画がめちゃくちゃ面白かったので、自分でやったらどうなるか実験してみたかったからです。いわゆるパクリです。 ちなみにチューリングテストというのは、その対象に知能があるかどうかを判定するためのテストで、本来はディスプレイとキーボードを介して人とテスト対象（人工知能）が会話するのですが、今回はその簡易版ということで、ツイートをこっそり人工知能と入れ替えて、フォロワーさんがそれに気づくかで判断することとしました（上記動画と同じ要領です）。 動画では、具体的な技術的説明は無かったのですが、昔、マルコフ連鎖を使って似たようなことをしていたので、今回はそれを応用することにしました。詳しくは以下記事参照下さい。 上記記事では、ブログの文章を学習（モデル化）して文章生成していますが、今回は、自分の過去のツイートの内容全てを学
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