ユーザーローカルは7月24日、入力した文章から重要部分を取り出して要約する「ユーザーローカル自動要約ツール」を公開した。Webサイト上で無償利用できる。 入力フォームにテキストを貼り付けるか、テキストファイルをアップロードすると、文章構造を分析して特徴語（特徴的な言葉を機械的に抽出した単語）や重要文を自動抽出するツール。重要な文章をマーキングやヒートマップ、モノクロ強調で視覚的に捉えられる強調表示にも対応する。 要約文は「3行ダイジェスト」「5行ダイジェスト」「10行ダイジェスト」といった分量調整もできる。 重要文の抽出には、重要単語を多く含み、他の文に類似度が高い文を抽出するアルゴリズム「LexRank」を活用した。 ツールが公開されているWebページには、ニュース配信各社から引用したニュース本文の要約をダイジェストとしてランキング表示している。 同社は「インターネット上には、日々ニュー
Google、AIツール構築サービス「Cloud AutoML」の画像認識版をβに、自然言語と翻訳もβで追加 米Googleは7月24日（現地時間）、クラウドサービス関連の年次イベント「Google Cloud Next ’18」で、コーディングの知識がなくてもデータがあれば人工知能（AI）ツールを構築できるサービス「Cloud AutoML」の進捗を発表した。 同社は1月、CloudMLを発表した際、まずは画像認識に最適化したサービス「Cloud AutoML Vision」のα版の提供を開始した。 これがβ版になって利用価格が設定され、さらに、自然言語の「Cloud AutoML Natural Language」と翻訳の「Cloud AutoML Translation」もβ版で公開された。 Cloud AutoMLは、機械学習の専門知識を持たない企業が、Googleの技術を使うこと
TL;DR その１では RAISR の話はせず、前段となる定式化や基本的概念を説明する 基本となる考えは、bilinear補間のようなcheapな補間にさらにフィルタを適用して高精度化するというもの フィルタの学習には低解像度画像と高解像度画像のペアを用いる 学習したフィルタはバンドパスフィルタのような振る舞いをすることが示された Googleが出した超解像の論文 RAISR:Rapid and Accurate Image Super Resolution （原論文へのリンク） を読んだ。 0.前準備 まず超解像の問題を定式化する。 Single Image Super Resolution (SISR) は低解像度の画像をインプットとして高解像度の画像をアウトプットするものである。 特に、線形の問題の場合は次のように定式化できる。 \[\begin{align} \textbf{z}
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