グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第26回　スケッチデータを用いたディープラーニングモデル Sketch-RNN（パート1）

私がCTC教育サービスは編集支援している中井悦司氏のコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第26回　スケッチデータを用いたディープラーニングモデル Sketch-RNN（パート1） 」が公開されました。

Google中井さんの人気コラムです！興味がある方はお読みください。

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はじめに
　今回は、2017年に公開された論文「A Neural Representation of Sketch Drawings」をもとにして、ディープラーニングを用いて簡単なスケッチ（線画）を再現する実験を紹介したいと思います。この論文の面白い点として、Googleが公開しているオンラインのお絵かきゲーム「Quick, Draw!」のプレイヤーから提供されたデータを利用している点があります。機械学習、とくにディープラーニングでは、ラベル付きの教師データの収集が大変という話を耳にすることもありますが、ユーザー参加型の簡単なゲームを通じて研究用データの提供を受けるというのは、なかなかユニークな発想ではないでしょうか。

スケッチデータの構造
　はじめに、この論文の特徴でもある「スケッチデータ」を紹介しておきます。前述の「Quick, Draw!」は、ネコやバスなど、指定されたカテゴリーの線画を20秒以内に描画して、AIシステムが正しく認識できるかを競うというゲームです。20秒という時間制限があるため、できるだけシンプルで特徴を捉えた絵を描こうというインセンティブが働きます。このようにして作られた線画のデータをカテゴリー別に整理したものが、「The Quick, Draw! Dataset」として公開されています（図1）。345カテゴリー、5千万件のデータが含まれており、Creative Commons(CC BY 4.0)のライセンスの下に再利用することができます。

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https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai226.html