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Team Shirokin Mining

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Maker Faire Tokyo 2017의 디스플레이 부스에서. 센터의 둘이 착용 한 글꼴 티셔츠는 독창적이지 않지만 상업적으로 이용 가능한 품목토토사이트 순위.

우리가 즐기고 모든 사람이 흥미 롭습니다

Maker Faire Tokyo (※ 1)는 제조 애호가가 자랑스러운 아이디어를 모으는 주요 행사토토사이트 순위. 작년 8 월에는 도쿄의 빅 광경에서 약 450 개의 전시회가있는 부스가 특히 놀랍습니다.
전시 업체의 이름은 "Team Shirokin Mining"이고 작품은 "MS Gothic Absolute Man"입니다. 나의 첫 인상은 "정확히 무엇입니까?"이지만 어떤 이유로 든 이상하게 흥미 롭습니다. 그래서 나는 이벤트의 공식 웹 사이트에 의존하여 누가 관련된 사람을 알아 내고 상황에 대해 물어보기로 결정했습니다.
내가 방문한 장소는 도쿄 시로 카네이에 위치한 Brainpad Co., Ltd.토토사이트 순위. 빅 데이터를 사용하는 주요 회사로 알려진 회사는 자신의 명함 제목으로 데이터 과학자 인 Yoshida Yuta 회사에 처음 소개되었습니다.
"메이커 페어 페 페어 도쿄를 여러 번 방문한 후, 나는 어느 시점에서 전시하고 싶다고 느끼기 시작했습니다. 제조에 관해서는 아이디어와 혁신적인 기술의 편심이 강조되고, 작업의 실용성과 제품 가치는 부차적입니다.이 경우, 나는 내 비즈니스 이외의 활동으로서 친구들을 초대 할 수있는 것을 처음으로 만들고 싶을 것입니다.
이 욕망에 대한 응답으로, Yoshida를 포함한 4 명의 기술 구성원은 전시 프로젝트를 위해 모여 각자의 전문 분야를 활용하고 방문자와 인터넷 세계에서 응답을 유치 할 수있는 등 팀의 활동을 강화했습니다. 그리고 당신은 결국 "무엇을 만들 것인지"필수적인 "무엇을 만들 것"을 좁힐 것입니다. 회사의 주요 사업은 빅 데이터 데이터 분석 및 소프트웨어 개발 이므로이 회사의 핵심 기술을 유지하면서도 로봇과 같은 전자 공예품을 통합하는 제조에 직접 초점을 맞추고 있다는 합의가있었습니다.
"지금은 오늘날 세계의 트렌드와 회원들 사이의 공통 관심사 인 딥 러닝 주제 (딥 러닝, *2)를 설정할 때가되었습니다. 점심 시간에 채팅 중에 한 사람은 매일의 감정을 고백했습니다."나는 고딕 양식의 글꼴을 용서할 수 없습니다. " 그것은 유용 할 수 있습니다. "전시 된 작품의 개요가 점차 확립되었습니다."

글꼴 선택 기술을 가진 쓰레기 특수 효과

Font Karuta는 48 유형의 동일한 텍스트로 인쇄됩니다.
나는 데스크탑 카메라로 이미지 데이터를 가져오고 신경망을 사용하여 글꼴을 분류 한 다음 올바른 카드를 선택합니다.

지금, 나는 당신이 전시 업체와 제목의 신비한 이름에 대해 추측 할 수 있었는지 궁금합니다. 각 구성원은 Brainpad에 속하지만 제조업은 비즈니스 이외의 "놀이"임을 명확히하는 것이 중요합니다. 따라서 전 전시 업체의 이름은 회사 내에서 회사 내에서 회사 내에서 전달되는 팀 시로킨 채굴을 채택하는 것이 었습니다. 또한 "Shirakane"은 본사의 이름이며 "채굴"은 회사의 미묘한 정신을 보여주는 주요 사업의 데이터 마이닝 (※ 3)에서 나온 것입니다.
후자의 제목에 대한 "Ms Gothic Absolute Man"은 추가 미스터리 해결이 필요합니다. Ms Gothic은 최근 몇 년 동안 다양한 글꼴이 인기를 얻었 기 때문에 Windows의 표준 글꼴로서 압도적 인 인식과 다양성을 자랑하지만, 많은 사람들은 예술이 시작된 이래로 사용 된 오랜 역사를 가진 글꼴이라고 말하면서 글꼴 디자인 측면에서 불쾌하지 않습니다. 아마도 그러한 사용자의 감정을 반영하면서 "Ms Gothic은 시원하고 시원하지는 않습니다."와 같은 인터넷에 속삭임이있었습니다.
"이번에 전시 한 작품은 많은 글꼴 중 하나를 자동으로 선택하는 로봇 프로토 타입입니다. 다양한 글꼴에 동일한 텍스트가 인쇄 된"글꼴 카루 타 "가 주 단위 앞에 배치 될 때, 지정된 글꼴의 태그 (= MS Gothic) 만 로봇 팔로 선택할 수 있으므로 우리가 진지하게 사용하더라도 흥미롭지는 않지만"Unforever " MS Gothic 태그를 찾은 다음 그 일의 제목에는 다른 의미가 없으므로 즐겁게보고 싶습니다. "
이 로봇의 동작비디오로 그것을 보면, 나는 왜 그러한 제스처가 다소 유머러스 한 운동에서도 달성 될 수 있는지에 대한 경이로움을 느낍니다. 내가이 시점을 살펴 보았을 때, Yoshida는 게임과 같은 "장난기"를 최전선에 가져 오는 동안 개발을위한 기술적 기초로서 "선명도"를 어디에나 넣었다고 대답했습니다. 예를 들어, 각 글꼴의 특성을 올바르게 인식하고 식별하는 데 딥 러닝 기술이든, 선택된 카드를 수거하는 로봇 제어 기술이든, 팀의 통일성이 가져온 "심각한"창의성에 지나지 않습니다.
"우리가 달성하고자하는 것은 우리가 놀라운 기술로 바보 같은 일을하는 기술 낭비 느낌이었습니다. 우리는 딥 러닝으로 코너를자를 수 없었습니다. 우리는 주요 작업으로 이어지는 딥 러닝으로 이어질 수 없었기 때문에 우리는 먼저 Karuta에 포함 된 48 개의 서체에 대해 각 서체에 대해 서체 당 1,000 장의 사진을 찍었으며,이 이미지 데이터를 모두 보관해야했습니다. 조금씩 카드 중에서 빛이 빛나는 방식을 바꾸는 것. "

딥 러닝을 심화시키는 비밀 성분은 무엇입니까

전체 이미지 데이터를 암기하는 것이 얼마나 어려운지 상상할 수 없지만 심각한 플레이가 쉽지 않다는 것을 보여줍니다. 또한, 그들은이 프로토 타입의 숨겨진 혁신 인 "CNN (※ 4)"및 "Grad-Cam (5)"과 같은 딥 러닝 기술에 대해 물었습니다. Sugawara Yohei가 응답했습니다. 그는 기계 학습을 전문으로하는 엔지니어로서 기계 학습을 지원하는 팀 중 하나입니다.
"딥 러닝은 수학적 모델 (NN)을 사용하여 컴퓨터에서 인간 뇌의 기능을 재현하고 인간 학습 행동을 따르고 정보를 추상화, 분류 및 특성화하는 법을 배우는 기계 학습입니다. CNN은 NN에"Convolution Processing "을 더욱 정교하게 만들기 위해"Convolution Processing "에"Convolution Processing "을 추가하여 특정 정보를 인식 할 때"Convolution Processing "에"Convolution Processing "을 추가하여 특정 정보를 인식 할 때 해당 정보를 인식 할 때 더욱 정교합니다. 그리고 배열, 그리고 그것을 눈에 띄게 만들고 그것을 인식하여 학습 효율성을 향상시킵니다. "
딥 러닝 기술을 사용하는 팀 시로 킨 광산 산업의 로봇도 인기가 있습니다.
"그래서 우리는 졸업생에 초점을 맞춘 이유입니다. 인간의 두뇌가 각 글꼴의 특성을 추상화하고 암기하여 단어로 표현할 수있는 것처럼, 이미지 데이터의 어떤 부분에 초점을 맞추고 어떤 기초가 인식하고 식별했는지를 시각화합니다. grad-cam을 통해 그것을 통과함으로써 글꼴의 형태와 컬러 이미지를 통해 어떤 특징을 보았을지 명확하게 볼 수 있습니다."

다음 단계를위한 느슨한 노력과 동기 부여

Team Shirokane Mining (왼쪽부터) Sugawara Yohei, Yoshida Yuta, Naganan Sho 및 Takei Shunsuke.

일반적으로, 그들은 대부분의 뇌가 산과 쌓인 데이터에서 귀중한 미네랄 정맥을 찾는 데 중점을 둡니다. Maker Faire Tokyo와 같이 손과 발을 움직일 수있는 무언가를 만들 수있는 기회가 있다면 엔지니어의 장난기를 점화하지 않는 것은 부자연할 것입니다. 실제로, 많은 직원들은 여가 시간 동안 취미와 같은 제조 작업을하고 있으며, 어떤 사람들은 개인적인 사랑을 매우 좋아하고 "자동 Mahjong 점수 계산 시스템"을 고안하고 있습니다.
"제 경우에는 똑똑한 집으로 만들려는 생각을하고 있으며, 지금은 실내 온도가 떨어질 때 오일 히터의 온도를 높이기 위해 나만의 메커니즘을 만들고 오랫동안 실온의 변화를 계속 기록하고 있습니다. 엔지니어의 기질은``느슨한 노력을 기울이지 않는 것 ''
팀의 소프트웨어 개발 관리자 인 Changnan Sho는 편안한 방식으로 이것을 말했습니다. 더 똑똑한 생활 공간이 엔지니어들 사이에서 점점 더 인기를 얻고 있으며 AI 스피커 (*6)를 홈 어플라이언스를 운영하도록 주문하는 것이 여전히 시작토토사이트 순위. 위에서 언급 한 Sugawara 씨는 매일 아침 창 커튼을 자동으로 열리는 장치를 만들어 아침에 혼자 사는 첫 번거 로움에서 그를 완화했습니다. 팀의 빅 브라더이자 R & D 엔지니어라는 제목을 보유한 Takei Shunsuke는 심지어 자신의 스프레이 타입 스프레이 시스템을 구축하여 방의 습도를 유지하여 에어 플랜트의 취미에 물을주었습니다 (7).
진지하게 플레이하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러나이 젊은 IT 엔지니어들은 편안함과 고통 사이의 경계 개념을 심화 시켰으며, 그들이 좋아하거나 관심이있는 주제에 잠을 자고 먹고 몰입하는 것을 잊을 수 있습니다.
"우리 산업이 매일, 두 번째로 진화함에 따라, 우리는 끝없이 공부하기 위해 공부하기 위해 끝없이 공부해야합니다. 그래서 많은 사람들이 공공과 사적 모두를 계속 배우는 습관이되었습니다. 반면에, 그들이 좋아할 때만 재미 있고 더 많은 일을하고 더 많은 것을 배울 수있는 것처럼 느끼는 것만으로도 재미있는 일을 할 때마다 나를 생각할 수 있습니다. '무엇을 할 수 있습니까?' 다음 단계를 수행하도록 동기를 부여하십시오. "
그런 식으로 대답 한 것은 Takei였습니다. 그러나 그가 일상적인 일과 공부에 강요되었다는 징후는 없었으며, 놀이를 포함한 세 가지 주요 요소가 경계를 낼 수없는 원을 만들어 큰 바퀴를 운전하는 것처럼 보였다. 그리고 그것의 회전 운동은 확실히 그들이 매일 발휘하는 독창성으로 에너지를 보충합니다.
"문장의 시작"의 저자 인 요시다 (Yoshida)는 마침내 이렇게 나에게 그 말을했다.
"모든 사람이 즐길 수있는 것을 찾아서 재미 있고 재미있게 보이게한다면, 이벤트에서 다시 전시하는 것을 고려할 것입니다."

Uchida Takashi의 인터뷰 및 텍스트, Saito Izumi의 사진

키워드

  1. *1Maker Faire Tokyo
    제조를 좋아하는 제조업체가 기술 및 이데올로기 적 기능으로 가득 찬 독특한 작품을 전시하는 국제 행사. 일본에서는 전임자들이 2008 년부터 시작되었습니다.
  2. *2딥 러닝
    NNS (Neural Networks)는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 뇌 기능의 특성을 표현하는 수학적 모델이며 딥 러닝은 다층 NNS를 사용한 기계 학습 방법토토사이트 순위.
  3. *3데이터 마이닝
    많은 양의 데이터를 분석하고 유용한 정보를 추출하여 사용할 수 있도록하십시오. 마이닝의 원래 의미 (채굴/채굴)로 인해 "채굴"이라는 이름이 지정되었습니다.
  4. *4CNN
    Convolutional Neural Network의 약어. 입력 정보를 입력하고 입력 정보를 특성화하기 위해 "컨볼 루션 처리"를 추가하는 기계 학습 방법.
  5. *5Grad-Cam
    깊은 학습이 시각화되어 어떤 기초가 있는지, 입력 정보의 어떤 부분이 인식하고 식별하는 데 집중되는 방법을 나타냅니다.
  6. *6AI 스피커
    대화식 음성 작업을 지원하는 AI 보조원과 함께 사용할 수있는 스피커. 스마트 스피커라고도합니다.
  7. *7항공 공장
    토양이나 물 없이도 자라는 epiphytes. Tylandia Pineapple 제품군 속의 식물에 대한 일반적인 용어.

프로파일

Team Shirokin Mining

Brainpad Co., Ltd. 내 세대에 사용 된 외부 활동에 사용 된 프로젝트의 이름 (Shirakanedai, Minato-Ku, Tokyo). Brainpad는 일본에서 가장 큰 80 개가 넘는 데이터 과학자를 보유한 IT 회사이며 주로 데이터 분석 기술 및 AI를 사용하여 빅 데이터 사용에 관여하고 있으며 디지털 마케팅.
(Yoshida Yuta의 사진)