Morikatron Engineer Blog

モリカトロン開発者ブログ

神様のゲーム#6(番外編)

「なぜトイレットペーパーはなくなるのか」

なぜ、こうした禍(COVID-19)があると、トイレットペーパーがなくなってしまうのか?
オイルショックの時の経験は、なんで活かされないのか?
こたえはこうだ。
「人間だもの」
今回はそのことについての簡単なお話。

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英語をカタカナ表記に変換してみる

モリカトロン宮本です。
最近は自然言語処理をゲームに役立てるためのもろもろに取り組んでいます。
さて、今日は英語を無理矢理カタカナ表記に変換する方法をご紹介します。
日本語には「よみ」と「表記」がありますが、機械学習の分野では、「よみ」は比較的軽視されているような印象があります。(英語などの欧州圏の言語処理には必要の無いものだからかも知れません)
また、日本語の処理をする場合には(カタカナ語として定着しているものを除いて)英語は無視される場合が多いようです。
とはいえ、歌詞のように、日本語の文章中に唐突に(時には意味不明な)英語が出てくるような文章を処理する場合、英語を無視できない場合も多いように思います。
そのような、需要が微妙な「英語のカタカナ表記」ですが、意味がわからなくても読み上げたい!という場合に、なかなか適当な方法が見当たらないので作ってみました。

english → イングリシュ
pronouncing → プロナウンシング
といった具合に変換できるようになります。

  • 変換の方法
    • The CMU Pronouncing Dictionary
    • 発音記号→カタカナ
  • 変換処理の作成
    • データの準備
    • 変換処理
      • 発音の分類
      • カタカナへの変換
      • 特殊なルール
  • 完成したコード
  • 変換例
  • さらに改善するなら
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サイクリングの気持ち

一言

こんにちは!マルタンです。今日はサイクリングの話をしたいと考えています。 東京でよくサイクリングをしているので好きなところは皆さんとシェアしたいです。

ただその話をする前にサイクリングに介してのAIを少し一緒に調べましょう。

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神様のゲーム#5

「神様はムダを嫌う」

 

なんで塩基が3種類でも5種類でもなく4種類なのかを考える。

先に書いたように、体内で作るアミノ酸は20種類ある。遺伝子は、これら全てのアミノ酸を作れるように書かれていないといけない。

これまた先に書いたように、塩基3つで1つのアミノ酸を定義している。

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AnImator#1 ― AIと見るアニメ作画のスムーズさ

こんにちは、モリカトロンのAIエンジニア兼オタクの銭です。

皆さんは、アニメを見る時、視覚的に何か他のメディアあるいは欧米のアニメと異質なものを感じたことありませんか。色々あると思いますが、その中コアと考えられるパートーー「作画」について、AI寄りの視点で考察していきたいと思います。

  • はじめに
    • 作画とは
  • 枚数が少ないがスムーズ
    • 何故スムーズ
    • AIはどう思う
  • 動き分からないがイケる
    • 何故スムーズの再考
    • AIはどう思う
  • (おまけ)タイミングの質感
    • 何故質感が生まれる
    • AIはどう思う
  • まとめ
  • 参考文献
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3月のおやつ

ごきげんよろしゅうございます。モリカトロンの大里です。
弊社はリモートワーク中のため、みんなでおやつを食べるのも休止しております。しょんぼり……。
仕方がないので、しばらくの間は私が個人的に好きなおやつ、特に「個別包装じゃないから、会社のおやつには出しにくいんだよなー」なものをご紹介いたします。
ではまいりましょう。

  • その1:豆菓子(コメダ)
  • その2:ハニーバターアーモンド
  • その3:ピリカレー
  • その4:揚げもち
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MacでUnity ML-Agents(v1.0)の環境構築

こんにちは、モリカトロンのAIエンジニアの本間です。

Unity ML-Agentsがついに1.0メジャーアップデートされましたね! という事で、この記事では環境構築した後にサンプルプロジェクトで学習します。


  • Unity ML-Agentsとは
  • 検証環境
  • (必要なら)Unityをインストールする
  • (必要なら)Pythonをインストールする
    • (必要なら)Homebrewインストール
    • (必要なら)pyenvインストール
    • (必要なら)やっとpythonインストール
  • Unity ML-Agentsをダウンロード&セットアップする
  • サンプルプロジェクトを動かす
  • サンプルプロジェクトで学習する
    • 学習済みモデルの設定を外す
    • いざ学習
  • 学習環境情報
  • 学習経過を観察する
    • 学習の様子
    • 学習値の可視化
  • 学習したモデルをゲームで使用する
  • 最後に
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