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「この商品を購入したお客様はこちらも一緒にお買い上げいただいてます」「このビデオを見た方はこちらも見てます」。 レコメンド機能ですが、実にありとあらゆる業種で活用されています。 商品(EC)• ニュース• …その他多数 今回の機械学習初心者向けチュートリアルでは、 k近傍法(K-nearest neighbor)というアルゴリズムを利用して、アニメのレコドメンド機能をPythonを使って一緒に構築してみましょう! この記事の目次• レコメンド機能(エンジン)とは? まずは、このレコメンド機能とは何かについて一緒に紐解いていきましょう。 レコメンド機能とは、データを活用して顧客やユーザーに「お勧め」を提供する情報フィルタリングシステムです。 冒頭でも触れましたが、顧客それぞれの興味や購入履歴に基づいている事から、それぞれの顧客の趣味嗜好に合わせたユーザー体験を提供することが可能な訳です。 優秀なレコメンド機能は、ユーザー体験を改善することにより、多くの売上を生み出し、さらには顧客満足度を高めることに大いに役立ちます! 企業は、より優秀なレコメンド機能を構築するために、非常に多くのデータを集めています。 集めたデータの量と質により、レコメンド機能の精度が上がることで、より大きな売上と高い顧客満足度へ直結するためです。 ちょっと想像して見てください。 もしあなたに機械学習の師匠とも呼べる親しい先輩がいたとして、その先輩が機械学習入門書をお勧めしてくれたら、かなり高い確率でその書籍を購入することを検討しますよね? なぜなら、あなたは、その先輩の機械学習の知識を信頼している訳ですし、さらには、先輩があなたの機械学習の知識量を知っていることを分かっているため、 自分にはその入門書が適切だと考える訳です。 このような「 お勧めのプロセス」と似たような体験を、企業は「 レコメンド機能」として提供している訳です。 ただし、 大きな違いとしては、個人的なつながりのある「先輩」の代わりを、膨大かつ多種多様なデータで代用しているのです。 「レコメンド機能」または、その機能の中核となる「レコメンドエンジン」は、多種多様なビジネスに大きな利益をもたらす重要な機能となっており、 機械学習の技術が大きく活用されている分野です! レコメンドエンジンの2つの種類 レコメンド機能の中核となるのが、レコメンドエンジンな訳ですが、大きく分類すると2つの種類があります。 ソース: 英語ではありますが、上記の図を見ながら考えてみましょう。 レコメンドエンジンには「 協調フィルタリング(Collaborative Filtering)」と「 コンテンツに基づくフィルタリング(Content-Based Filtering)」の2種類があります。 協調フィルタリングとは? 協調フィルタリングとは、 コミュニティー全体を基にしたレコメンドシステムで、あなたの趣味嗜好や興味が、反映される形のレコメンドエンジンとなります。 協調フィルタリングは、 あなたの趣味嗜好と類似しているユーザーを探し出して、そのユーザー達の嗜好に基づいて、オススメを行います。 AmazonなどのECサイトの多数では、ユーザーの事細かな情報を持っていますよね。 例えば年齢や、住所、商品の購入履歴からレビューなどなど。 協調フィルタリングでは、このような各ユーザーの行動(データ)に基づいて、類似したデータを用いることでオススメが可能なわけです。 もっと簡単に言えば、例えばあなたが犬の首輪を購入して、次にトイレットペーパーを購入したとします。 この2つの商品を購入したユーザーの情報を分析したところ、「USBメモリ」の購入の確率が高いことが判明したので、あなたにUSBメモリの購入をオススメする流れが「協調フィルタリング」です。 (あくまで例です笑) 上記の例を見ても分かる通り、非常に強力なレコメンドエンジンだと思われますが、実は弱点もあります。 協調フィルタリングの主な弱点としては、「 新しいユーザー」に弱いことです。 これは、上の具体例を考えてみると分かりやすいですが、ユーザーへオススメするためのデータが不足しているので、オススメが出来ない(または極端に精度が悪い)わけです。 今回の記事では、この「協調フィルタリング」の仕組みを利用したレコメンド機能を構築します。 コンテンツに基づくフィルタリングとは? では、もう一方のレコメンド機能も軽く見てみましょう。 先の協調フィルタリングでは、「 コミュニティ全体の動きに基づいて」オススメを行いましたが、こちらは「 あなたの履歴と類似性に基づいて」推薦をしてくれます。 具体的な例で考えてみましょう。 例えば、本屋さんのアンケートで「SF」が好きだと答えたとしましょう。 そうすると、当然ですが、この書店から届くオススメは「SF」または「SFに類似したカテゴリ」の書籍となる訳ですよね。 このコンテンツに基づくフィルタリングでは、ユーザーが「SF」が好きだと言っているのに、いきなり「料理のレシピ本」のオススメはしない訳です。 このように、このシステムでは以前に好きだった(または購入した)アイテムの特性をみて、それらに似たアイテムを推薦してくれます。 例えばECで機械学習の本を購入して高い評価を残したら、そのあとに、そのサイトからオススメされる書籍が機械学習関連になりますよね。 まとめると、「 協調フィルタリング=類似したユーザーに基づいて推薦」で、「 コンテンツに基づくフィルタリング=あなたの履歴に基づいて類似性のある商品を推薦」となります。 参考までにですが、この2つのレコメンドエンジンを合体させた「 ハイブリッド」を利用しているケースもあります。 企業におけるレコメンド機能の実例 次は、実際に企業で使われているレコメンド機能の実例について紹介させていただきます。 冒頭でも触れた通り、レコメンド機能は、売上や顧客満足に密接に関わることから、多くの企業で使われています。 ここで紹介するのはごく一部ですが、特に優れているレコメンドエンジンの実例として見ていきましょう。 【実例1】アマゾン レコメンド機能の先駆者とも言われるアマゾンですが、サイト内の様々な箇所でレコメンド機能がフル活用されています。 下の図ですが、アマゾンで「 深層学習」の書籍の詳細ページに表示されているものです。 赤枠で囲っている部分がレコメンド機能で表示されている項目です。 図を見れば一目で分かりますが、他のユーザーの購入履歴を基に、この「深層学習」の本と一緒に購入されている書籍をセットでオススメしてくれますし、さらには自身の購入履歴に基づいて、私が購入しそうな商品をオススメしてくれます。 このように、機械学習とユーザー購買履歴データを活用することで、非常にパワフルなツールとなります。 一昔前までは、多くのサービスで、単純に「プログラミング」のカテゴリに該当する書籍を推薦していましたが、機械学習を活用することにより、より的確なオススメが可能になる訳です。 【実例2】ネットフリックス Netflix(ネットフリックス)もレコメンド機能を活用している企業として、頻繁に引き合いに出されます。 利用されている方も多いと思いますが、ネットフリックスとは、テレビ番組や映画などをインターネットで視聴できる動画サービスです。 ユーザーがNetflixへログインをすると、 トップページで表示される動画は各ユーザーごとに異なります。 米Netflixでは機械学習エンジニアお馴染みの「(カグル)」で100万ドル(約1億円)の賞金をかけて、この 協調フィルタリング(レコメンド機能)の精度を競うコンペを開催したこともあります。 レコメンド機能がビジネスに対して大きな成果をもたらしている証拠かと思います。 【実例 3】YouTube レコメンド機能の実例の3つ目はYouTubeの活用事例を紹介します。 YouTubeを見ていると、「 関連する動画」として、様々な動画を紹介してくれますよね?これも機械学習をフル活用した、最先端のレコメンド機能の良い事例です。 おそらくYouTubeを利用されているほとんどの方が、この「 関連動画」の機能を使ったことがあるかと思います。 今見ている動画に関連した動画はもちろん、例えば何かしらのシリーズであれば、その続編であったり、テイストが似たような動画だったりと、非常に便利な機能ですよね。 また、ユーザー個別にカスタマイズされているのも非常に実感できます。 例えば、友達や知り合いのPCでYouTubeをブラジングすると気づくのですが、普段は自分用にカスタマイズされた「関連動画」ですが、他のPCだといつもと使い勝手が違うと感じるはずです。 ここで紹介したレコメンド機能はごく一部ですが、 レコメンド機能と機械学習がビジネスにとってどれほど重要な役割を果たしてるかが、お判り頂けたかと思います。 では、実際にこのレコメンド機能をKaggleのデータセットを利用して構築して見ましょう! データセットのについて(アニメお勧めデータベース) まずは、本チュートリアルで利用するデータセットについて説明します。 今回ですが、「Anime Recommendations Database(アニメお勧めデータベース)」という、myanimelist. netの76,000ユーザーのアニメのレビューデータを利用します。 参考までにですが、このデータ元の「 myanimelist. net」は、海外で有名なアニメのサイトで最新から古いタイトルまで非常に幅広いアニメのデータベースを取り揃えています。 このデータセットですが「 anime. csv」と「 ratings. csv」の2つのCSVファイルにより構成されています。 2つのCSVファイルの概要は下記の通りです。 anime. csv 概要• name アニメタイトル• genre アニメの属するカテゴリ• type メディアタイプ(例:映画、テレビetc)• episodes アニメのエピソード数• rating 最大10の平均レーティング• members 当該アニメのグループに参加するユーザー数 ratings. csv 概要• rating 当該ユーザーのレーティング この2つのCSVファイルを利用してレコメンド機能を構築しましょう。 このデータセットですが、おそらくアニメ関連で公開されているデータセットで一番規模が大きいものかと思います。 データの入手方法ですが、下記のKaggleページより 会員登録後にダウロードが可能です。 下記のリンクから、「 rating. csv」と「 anime. csv」のダウロードを行いましょう。 Pythonでレコメンド機能を構築してみよう ここからは実際にPythonを使って、k近傍方(k-nearest neighbor)のアルゴリズムを使用して、基本的な「協調フィルタリング」のレコメンドエンジンを構築しましょう! 本チュートリアルですが Python3. 6と複数のオープンソースライブラリを使用しています。 ライブラリに関しては、よほど古いバージョンでなければ、特に問題ないと思いますが、Pythonは2. xをお使いの方はPython 3. xを使用してください。 必要なライブラリのインポート まずはお決まりですが、使うライブラリののインポートから行いましょう。 ご自身の環境にこれらのライブラリがインストールされていない場合は、インストールが必要です。 環境の構築が面倒い方は、Amazon SageMaker(アマゾン・セージメーカー)もオススメです。 SageMakerですが、アマゾンのクラウドで機械学習に必要なライブラリのほぼ全てがインストールされており、簡単に機械学習を始めることが可能です。 (詳しくはをご参照ください) 上記の基本統計量のテーブルをみて、一つ特異なデータがあるのがわかります。 rating のカラムのmin(最小値)が -1とあります。 レーティングですが、これはユーザーが各アニメにつけた評価ですよね?最小値の値が「 -1」というのはデータとして特異なのが解るかと思います。 データセットの説明文を読んでみると、この「 -1」ですが、「 アニメを観たことがあるが、レーティング(評価)を付与しなかった」という意味とのことです。 このように、データには様々な癖のようなものがあり、それらを最初の段階で把握するのは機械学習において非常に重要な作業です。 次は、このユーザーレーティング(アニメの評価値)のデータ分散を可視化して確認してみましょう。 下記コードで、ratingのヒストグラムの生成を行います。 このように可視化をすることで、データの特性がより素早く確認することが可能です。 データの前処理をしよう さて、データの一通りの確認ができたら、次はデータの前処理を行います。 データの前処理とは、機械学習で利用する前にデータの処理を行うことで、機械が学習をスムーズに行えるようにする為の作業です。 まずはじめに、これから構築するレコメンドエンジンの質を向上する為、 members (当該のアニメのグループに所属しているユーザー数)が 10,000以下のデータを足切りをしましょう。 足切りすることにより、これから構築するレコメンド機能が、 メンバー数が少ないアニメ(つまり比較的人気の低いアニメ)をオススメしないようになります。 *参考までにですが、今回は10,000という値を閾値(いきち)として選びましたが、この値は適当に決めた値であり、本来であれば、より詳細を確認しながら設定するものです。 先ほど説明した通り、データフレームのindex(上記表でいう一番左の部分)がアニメのタイトルになっており、各列がユーザーのIDを表しているのが分かります。 k近傍法(k-nearest neighbors)でレコメンド機能を構築 さて、いよいよ本題のレコメンド機能の構築です!今回構築するレコメンド機能ですが、 k近傍法(ケイ・きんぼうほう)というアルゴリズムを利用してモデルを構築します。 k近傍法ですが英語の「k-nearest neighbor(ケイ・ニアレスト・ネイバー)」またはその頭文字を取って「 KNN」と呼ばれることも多いので、覚えておくと便利かと思います。 では、このk近傍法とは一体どのようなアルゴリズムなんでしょうか? k近傍法ですが最も単純なアルゴリズムと呼ばれており、 クラスタリングのアルゴリズムの一種で、一般的に分類問題などで利用されます。 今回のチュートリアルの例で考えると、とあるアニメのタイトルを入力した際に、そのアニメのneighbors(ご近所さん)を探して、距離が近い(類似性が高い)アニメのタイトルをオススメとして返してくれます。 かなりざっくりとした説明ですが、より詳しくk近傍法について調べて見たい方は、をご参照ください。 では、実際にこのk近傍法のアルゴリズムと事前に処理したデータセットを使ってモデルを構築してみましょう!今回ですが、初心者向けのチュートリアルですので、Pythonの機械学習ライブラリ「 Scikit-learn(またはSklearnとも呼ばれる)」を利用しましょう。 values. index[indice. flatten [i]],distance. values. index[indice. flatten [i]],distance. flatten [i] おおお!レコメド機能が推薦してくれたのは・・ 1位「僕だけがいない街」 2位「Re:ゼロから始める異世界生活」 3位「四月は君の嘘」 4位「ReLife」 5位「ワンパンマン」 「ワンパンマン」がランクインしていることで、色々と考えさせられる結果ではありますが(笑)、他のタイトルを見ても、 個人的には「四月は君の嘘」以外は全て見たことがあり、かつ私の中では高評価なアニメです!「四月は君の嘘」に関しても、少し調べて見ましたが・・これは観てみたい!と思わされました。 と、いうことで・・今回のアニメレコメンドシステムですが、(個人的には) 合格点 かと思います! まとめ 今回は機械学習ライブラリを使って、非常に単純なレコメンドシステムを構築してみました。 いかがでしたでしょうか?決して、精度の高いレコメンド機能とは言えませんでしたが、これを土台として機械学習を活用したレコメンド機能の構築の最初の一歩になれば幸いです。 別種類の「 コンテンツに基づくフィルタリング」のレコメンド機能に関しても、また後日、チュートリアルを予定しています。 ご興味がある方は、 を頂けると幸いです。 また、他にも「 ゲームの売上予測」や「 タイタニック号の生存予測」など、初心者でも気軽に行える機械学習チュートリアルを公開していますので、是非、別のチュートリアルにも挑戦してみてください。 以上、「 機械学習を使って630万件のレビューに基づいたアニメのレコメンド機能を作ってみよう」となります。 チュートリアルに最後までお付き合い頂きまして、ありがとうございます!•

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銃の描写がリアルなアニメを教えてください。かなり前になりますが、...

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概要 Pixivでは主として、両腕・両足を切断された人物のイラストにつけられる。 身体欠損や流血を伴う場合が多く、制限作品がほとんどである。 「血は苦手…」「痛いのはちょっと;」「苦手だけど達磨キャラが見たい!」 そんな人にオススメなのがと なお、ほとんどの場合で肘・膝を残すことはない。 、、、など表記には若干ゆれがある。 変なものに、というものがある。 また、余談であるが廃車になった鉄道車輌 特にに多い の台車や車輪を取外し車体だけにした上で倉庫などに転用したものを達磨と呼ぶ事もある。 車掌車等を駅舎に転用したものはダルマ駅と呼ばれる。 像の方 ヒットするので を伝えた、の座像をイコンにしたもの。 吉野裕子によれば、東洋では座禅組んでる形、不眠の修業などが「陰陽説での」にあたると考えられ、そのように解釈された。 ので同じ火属性であるa起き上がりこぼしな不倒性デザインで、bを入れる儀礼をする。 四肢欠損な像を拝むのは、というかの こっちはが視覚障害者の楽人を大事に扱ったため 身体障害者崇拝、を享けた の方の の影響。 いつ頃から広まったかはよくわからないのだが、「ブティックなどの着替えコーナーへ入った人」が、そのまま行方不明になり、数年後、「の某国 特定でないどころか、「サルウィン」とか「スリヴィジャヤ」でもいいらしい 」の見世物小屋で、「手足をもぎ取られ、かのような」状態で、かなんかを食わされていると思しき目をしながら、 「タスケテ タスケテ」 と言っているのが発見され、という伝説が、広まっている。 伝説なので、語り手によって、「鈴木さん 仮名 」が行方不明の人だったり、東南アジアであられもない知人の惨状を見る方だったり、する。 関連タグ もしかして 関連記事 親記事.

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腕を断たれたアニメキャラ これが「打断手骨顛倒勇」か (訳注:タイトルの「打断手骨顛倒勇」は台湾語のことわざで、骨が折れると前より強く回復するように、挫折は人を強くする的な意味になります。 ) バトルアニメでは敵の強さへの絶望感を表現するために主人公が苦戦したり、時には腕が断たれるということまで起こります。 しかし、そういう展開を見慣れてくると「どうせ高性能義手とか治療法が用意されているのだろう」と考え、逆にそのキャラが死ぬことはないだろうと安心したりします。 もっとも、主人公補正がないサブキャラの場合は当てはまらないこともありますが…。 ということで、腕を断たれたアニメキャラが、その後より強く復活したかを振り返ってみましょう。 ただ、最初からオートメイルをつけていたので、戦闘で破壊されてもそれほどのショックはありませんでした。 訳注:以下のコメントは原文に従って訳してありますが、先天的・後天的に手足をなくされた方を差別、誹謗する意図はなく、あくまでフィクション内での話です。 脚を断たれるキャラは少ない? エドがいるだろ。 「エドを除くと」と書いてあるんだが… 『進撃の巨人』のエレンもいるな、生えたけど…• 断たれるのは足より腕のほうが画面に入れやすいし。 下半身に注意してる漫画家も少ないし。 トリコも何度もやられてる• 物語をドラスティックに変える強力な手段だからね• 男ばっかだから興味ない• そりゃ萌えキャラが腕切られたら泣くでしょ• 変わらないよ。 女がやられるのは薄い本でよく見たよ、自分の頭どうなってんだって思ったけど。 手足が切られた女キャラは思い浮かばないけど、頭を切られたのなら一人…• 『進撃の巨人』エレンは巨人に腕も足も噛みちぎられたのにまた生えた• 殺生丸も左腕なくしてただろ• あとジェノスwww• 『異世界で最弱職だけど公認最強チーターライフ』がアニメ化されるときは彼をキャストにしよう• 隻腕はなんだかかっこいいけど、足がないのは…• 足を切られるともう終わりって感じ• あと、目をやられるのもあるな、目をやられるのは脇役が多いけど• RWBYのYangも腕を切られた。 式姐 (両儀式)も腕を切られてる• 突然足を切られたら倒れるだろ、そうなったらギャグっぽいだろ• 億泰は手を切られたっていうより体のほうが切られたw• 話を展開させるためとはいえキャラが残酷な目に遭うのは辛い…• ちょっと前に486も足を切られたことがある• サンダーボルトを挙げるやつはいないのか、手足みんな切られたのにw• いちばん有名なのはルーク・スカイウォーカーだな。 父ちゃんに手を斬り落とされた。 『ONE PIECE』の赤髪だって腕を食べられたでしょ? なんでないの??• 足を切られたので思い出すのは『文豪ストレイドッグス』の敦• 王天君と合体後は体は王天君のだから手足は復活する• 梶裕貴がやったジョニー・ジョースターも腕をきられたなw 212388 : 名無しさん:2016年9月4日 22時44分 ID:YTU1YWRk 百鬼丸は、身体障害者団体から「障害者をバカにしている」って苦情が入ったな 劇中で民衆を助ける百鬼丸が、毎回ラストで欠損やバケモノを理由に民衆から追い立てられ村から去らねばならないという、理不尽きわまりない話に子供ながら腹たったもんよ ところが、アニメキャラが身体欠損だったところに身体障害者団体がかみついてな 現実世界で一番理不尽なことしてたのは当の障害者たちだったと新聞で読んで、余計腹が立ったな それ以降テレビでは四肢欠損キャラがタブーになって、BLEACHの志波空鶴にも謎義手がつけられたの見た時は、まだこんな阿呆なことやってたのかと思ったよ 今でも四肢欠損キャラダメなんじゃないかな?.

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