#MachineLearning for #Anime: @MakeGirlsMoe et @MangakiFR présenteront leurs travaux de recherche respectifs à l'université de Kyoto jeudi ! pic.twitter.com/xqrCW5fRQM
— Mangaki (@MangakiFR) 2017年8月29日
大学で開催されるという噂を耳にしたので見に行った．
Creating anime characters using AI
make.girls.moe についての講演． どうやって二次元美少女画像を収集しているのか，といったいい話から，GANの構造，そしてディープラーニングを用いたWebサービスをデプロイする話，という構成だった．
クライアントサイドに訓練済みモデルを持たせたいのでファイルサイズを小さくしたい，そのために32ビット浮動小数点数のデータを8ビットに落として，元が55MBのデータを3.5MBまで圧縮した，それでもいい結果が出てる，というかっこいいことをしている．
質問で，データの著作権は大丈夫ですか，という話があって，著作権法第47条の7によればまあ大丈夫でしょう，という回答だった．
著作物は、電子計算機による情報解析（多数の著作物その他の大量の情報から、当該情報を構成する言語、音、影像その他の要素に係る情報を抽出し、比較、分類その他の統計的な解析を行うことをいう。以下この条において同じ。）を行うことを目的とする場合には、必要と認められる限度において、記録媒体への記録又は翻案（これにより創作した二次的著作物の記録を含む。）を行うことができる。ただし、情報解析を行う者の用に供するために作成されたデータベースの著作物については、この限りでない。
画像データから特徴を抽出したデータベースを作るのはいいが，それを第三者に向けて配布しはじめたら怪しい，という感じだろうか．
ディープラーニングを用いたWebサービスの運用の話にはけっこう興味があるので聞けてよかった．
Using Ratings and Posters for Anime & Manga Recommendations
mangaki.fr (漫画・アニメ推薦システム) の話． Netflix のコンテストでデータの匿名性が問題になり訴訟が起こったという事件があったらしく，このへんデリケートなので気をつけたいですねという感じ．
画像とタグのデータセットとして Danbooru はすごいみたいな話もあった．実際すごいと思うし自分でも活用できないかなあとは思っている．
パラメータを重ね合わせることをシュタインスゲートと呼ぶのかっこいいのでどこかで使いたい．
