OpenAIが発表した言語モデルGPT-3はパフォーマンスの高さから各方面で注目されており、ついにはMicrosoftが学習済みモデルの利用を独占化しました。 私個人の所感としてこれまで学習済みモデルは無料公開するという流れを無視し、（アーキテクチャではなく）学習済みモデルが商品化するのはAIビジネスの一つの転換期と感じています。 深層学習による自然言語処理分野で巨大化していくモデルを十分に学習させるためにはWebデータの活用が大きな役割を果たしています。一方、その量に関する話題はあるものの、利用にあたっての細かな前処理に関する議論はあまりなされていない印象です。 そこで本記事は学習データの構築にフォーカスします。 GPT-3の論文でも言及されている通り、学習データはGoogle Researchが発表したT5のデータを踏襲したと書かれていますので、まずはT5のデータから見て行きましょう。
ぼくがかんがえたさいきょうのWasmビルド環境
TL;DR VS Code 前提になってしまいますが、VS Code Remote Containers 拡張最強です、という話。実際にどういう風に作れば良いかは参考リポジトリ作ったので見て下さい。 はじめに 背景ぼかしのような推論結果を使ってカメラ画像にフィルタを入れる処理を書くとき、今だと選択肢は大きく分けて 2 つあります。 tfjs を使う Wasm 経由で tflite やその他ライブラリを使う この記事では後者の Wasm を使う方に注目して、その開発環境について記載します。 先行例 w-okadaさんのリポジトリには複数の Wasm を使った事例が紹介されています。 例を挙げるとTFLite Wasm for Google Meet SegmentationやTFLite Wasm for ESPCNなどが Wasm です。 これらのビルド環境はどうなっているかというと、Do
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
[速報] AWS re:Invent 2019 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。今年もre:Invent 2019 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されています。 AWS re:Invent 2019のキーノートで発表された新サービスの記事をまとめます。 12/3（現地時間）： Andy Jassy Keynote 12/5（現地時間）： Werner Vogels Keynote また、キーノート以外での発表についてはこちらにまとめています。 Andy Jassy Keynote Andy Jassy Keynoteでは、新しいEC2インスタンスタイプやネットワークなどのインフラストラクチャをはじめ、5Gエッジを利用するWaveLengthやAI/機械学習まで、幅広いアップデートがありました。 インフラストラクチャ 新しい EC2 インスタンスタイプ M6g/R6g/C6g EC2の新しいインスタンスタイプである、M6g/R6g
![[速報] AWS re:Invent 2019 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0982120803ca4343105342e78c93dab4a1daa8e9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Fkeynote01.jpg)
ペパボ研究所 研究員／プリンシパルエンジニアの三宅(@monochromegane)です。 ペパボ研究所では、新卒のエンジニア研修の一環として、2020年7月13日から5日間に渡って機械学習入門の研修を担当しました。 本エントリでは、研修内容をスライドと共に紹介します。 GMOペパボの新卒エンジニア研修における機械学習研修の位置付け GMOペパボの新卒エンジニア研修は、5月のGMOインターネットグループでの合同研修プログラム（GMO Tech Bootcamp）と、6〜7月のGMOペパボでの研修プログラムから構成されています。 6月以降の研修では、Webアプリケーション、フロントエンド、セキュリティ、コンテナとデプロイなど様々な技術要素についてプログラムが組まれており、今年から機械学習研修がこれに連なることになりました。 VP of Engineering 兼技術部長の @hsbt の言葉
はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似
【入門】機械学習に1時間でコードレベルまで入門する方法 #Keras #SageMakerStudio | DevelopersIO
皆さん、こんにちは。コンサル部のテウです。 2020年もあっという間に２ヶ月が経ちました。新年目標の達成進捗率はいかがでしょうか？ 今年こそ機械学習に入門しようぜ！！って決心された方もいらっしゃると思います。なので、今回は機械学習に 爆速 で入門できる方法をご紹介させて頂きたいと思います。 本記事の手順通り、ランチタイム等の時間を活かして、手軽に入門してみてください。 目次 始める前に 皆さんのご存知の通り、機械学習を一瞬でマスターすることは不可能だと思います。ですが、手を動かして、可能な限りより早く技術を体験することはとても大事だと思います。技術を実際に体験して、何ができるかを確実に把握することにより、次のステップへのチャレンジのハードルも下がりますね。 本記事は、今まで SageMaker インスタンスを一度も起動してみたことがなかった方を対象として書かれております。この機会に是非Sa
機械学習系の話題が多い昨今ですが、実際触ってみると期待した精度・結果が出ないなんてことはよくあることではないでしょうか。 機械学習特有の性質として、データ自体がモデルを変化させ、結果として業務に影響を与えたりします。 仮に、機械学習屋さんが精度が出るモデルを構築したと言っても、それを導入するときに、システム全体での品質の維持に苦労したりします。 ということで、不確実性の大きい機械学習系開発についての、設計・テスト戦略でどうやってリスクを低減していけるかが一つカギになってくると思い、方法論について勉強しましたので、そのメモです。 非常に参考にしたのはこちら。 arxiv.org テストそのもののテクニックなどは、一般的なテスト駆動開発に関する書籍を合わせてをご参考ください。 テスト駆動開発 作者:Kent Beck発売日: 2017/10/14メディア: 単行本（ソフトカバー） テスト駆動P
Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング（statistical modeling） と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
「AI 画伯」を 100 万人に届けた開発者と Google Cloud | Google Cloud Blog
編集部注: この投稿は、開発者のさとさん（@sato_neet）へのインタビューをもとに、Google Cloud デベロッパーアドボケイトの佐藤一憲が執筆したものです。名前が似ていますが、同一人物ではありません。Google Cloud Blog には英語版が掲載されています。 さと (@sato_neet) さんが 10 年前に東京の大学を中退したとき、彼はまだ自分がアスペルガー症候群であることを知りませんでした。その後さとさんは看護学校やパン屋さんなどいくつかの道を志したものの、この障害のせいか環境や職場にうまくなじめません。そしていま彼は、全く異なる道を歩み始めました。AI への道です。 さとさんは 2 年前から AI の勉強を始めました。大学でプログラミングの基本は勉強していましたが、Python と JavaScript をより深く学び、AI で何か楽しい作品を作りコミュニティ
TL;DR（思ったよりもかなりの長文になってしまったので*1、時間がないという方は1番目と2番目のセクションの冒頭だけお読みください） しんゆうさんの舌鋒鋭いブログ＆note記事にはいつも楽しませていただいているのですが、この記事は一点僕のデータ分析業界の認識に新たな視点を与える話題があって特に目を引きました。それが以下の箇所です。 資格があるわけでもないので名乗るのは自由だし、未経験だろうが文系だろうがそれはどうでもいいのだけど、傍から見ていると「サイエンティスト」と名乗っているわりには「サイエンス」な話をしていないなぁとは思っている。（中略） 現在起きている第３次データサイエンティストブームは「データサイエンティストと名乗りたい人」が盛り上げているように見える。 （太字筆者） この問題は、このブログの前々回の記事でも取り上げています。 ただ、僕はこういう「データサイエンティストになりた
英語のリスニングとプログラミングを同時に鍛えるYouTube動画20選とオススメチャンネル5選！ - omuriceman's blog
最近「英語のリスニングを鍛えたい！」と思い立ち継続してやっていることがあります。 その説明に入る前に、まずはこちらの動画をご紹介させてください。 英語のリスニングを「爆発」させる最強の方法 4K 内容を要約すると英語のリスニングを鍛えるには、 リスニングを鍛えたい国の動画を字幕付きで見る 1日1分以上、週6日見る わかりやすい動画にする を行うと良いと言う事です。詳細は動画を見てくださいね。 上記を行うには映画を英語字幕で見るのがいいと思うのですが、私が契約しているAmazon Prime Videoは英語字幕出せない… とはいえ、他のNetflixなどのサービスに申し込むのも勿体無い。他にいい方法はないものか…と悩んでおりました。 しかしピンチはチャンス！ 調べてみるとYouTubeにプログラミング系の英語動画がたくさんあることが判明しました。しかも海外のプログラミング系YouTube、
ivy が面白い
ivyとはなにか 機械学習の統一を目指すフレームワークです。現在、JAX, TensorFlow, PyTorch, Numpy をサポートしています。JAXはNumpy互換なので、実質的に Tensorflow&Pytorch の共通APIのフレームワーク(かなり乱暴なまとめ方)です。 研究のペーパーでよく見るのはPytorchですが、産業ではTensorflowがよく使われるようです。 下の表にもありますが、開発者の設計思想を読むと「書き換えの手間」が想像以上に労力を必要とする文面が多く見受けられます。 余談で手元にTensorflowとPytorchの本が2冊あるのですが、実装に互換性があればそういう悩みが減って深層学習の学習が身近になるかもしれないですね。 特に初学者は「最初にどの山に登るのがいいのか」で迷うと思うので。 ivy登場以前から、学習済みモデルを異なるプラットフォームで
はじめに Step 1, 2, 7に関しては、時間がなければやらなくてもいいと思います。 1. 統計を学ぶ 統計検定2級の取得 2. MLの原理を知る Machine Learning -coursera 勾配降下法の最適化アルゴリズムの概要 3. Pythonを学ぶ Python -Google 4. MLの基礎を学ぶ Machine Learning Crash Course MLでのデータの準備 フルスクラッチで勾配降下法を実装する フルスクラッチでkNNを実装する KMeansアルゴリズムとSVMを操作する方法 kNN, SVM, XGBoostの視覚化 勾配ブースティングとXGBoost Kaggle Masterが教えるXGBoost 決定木のスキルをブラッシュアップする 他に触れておきたいところとして、 LightGBM Gradient Boosting などがあります。(
Apple A4チップやAMD Ryzenの生みの親であるジム・ケラー氏がNVIDIAのCUDAとx86アーキテクチャを「沼」と呼んで批判
AMDのAthlonやZenマイクロアーキテクチャ、Apple A4などさまざまなチップの開発に携わったアーキテクトでエンジニアのジム・ケラー氏が、X(旧Twitter)で「NVIDIAのCUDAは沼です」と批判したことが報じられています。 Jim Keller criticizes Nvidia's CUDA, x86 — 'Cuda’s a swamp, not a moat. x86 was a swamp too' | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/jim-keller-criticizes-nvidias-cuda-and-x86-cudas-a-swamp-not-a-moat-x86-was-a-swamp-too ケラー氏の経歴は以下の記事を
Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づけている開発中の新言語「Mojo」が、今月（2023年10月）中にAppleシリコンを搭載したMacに対応予定であることを明らかにしました。 Mojo is coming to Apple Silicon before the end of October! Here’s a sneak-peak using Infermo - https://t.co/7KEV3G5xj7 - created by @fe_tilli to train a model for digit recognition pic.twitter.com/q350IS2oDl — Modular (@Modular_AI) October 11, 2023 MojoはPython互換として既存のTensorFlowやPyTorchなどをそのまま実行
こんにちは！虎の穴ラボのNSSです。 虎の穴ラボではオライリー・ジャパン社の定期購読サービスを利用しており、 毎月新刊をいち早く読めるようになっています。 今回は12/24に刊行された「Pythonによるファイナンス(第２版)」を読んだ感想を共有したいと思います。 www.oreilly.co.jp 読もうと思ったきっかけ 数年前から少しだけ投資をしていたので、タイトルから興味を惹かれました。 Pythonを使って自分の投資ポートフォリオを評価したり、自動取引ができたら楽しそうだと思いました。 目次 目次 日本語版まえがき まえがき 第1部 Pythonとファイナンス 1章 なぜファイナンスにPythonを使うのか 1.1 プログラミング言語Python 1.1.1 Pythonの大まかな歴史 1.1.2 Pythonエコシステム 1.1.3 Pythonのユーザ層 1.1.4 科学スタ
Netflixは2019年12月3日（現地時間）、データサイエンスプロジェクトを迅速かつ容易に構築、管理するためのフレームワーク「Metaflow」をオープンソースソフトウェアとして公開した。 MetaflowはNetflixが開発したPythonライブラリ。コンテンツ配信やビデオエンコーディングの最適化など、社内の何百ものユースケースに2年間、Metaflowを用いてデータサイエンスを適用してきたという。 なぜMetaflowを開発したのか Metaflowの開発が始まる前、Netflixの機械学習インフラチームはデータサイエンティストに対して社内では何が困難なのかをインタビューした。大規模なデータの扱いやモデル作り、最新GPUに関した回答が集まると当初は考えていたものの、予想は外れた。 最も困難だったのは、「バージョン1」のローンチに到達するまであまりにも時間がかかることだったという。
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
AI開発の新たなパラダイム「基盤モデル」とは
さて、視覚・言語を扱う基盤モデルとしては、2021年の CLIP がブレイクスルーでした。CLIPはテキストと画像を同じ特徴空間に写像する2つのエンコーダからなります。CLIPを使うと、次のようにして任意の画像分類問題を追加の学習なしで解くことができます。まず、各候補クラスを文章の形式（例：「犬の写真」）にした後、テキストエンコーダに入力します。次に、分類したい画像を画像エンコーダに入力します。最後に、画像から得られたベクトルと候補クラスたちから得られた複数のベクトルとのコサイン類似度を計算し、最も類似度が高いクラスを出力結果とします。 CLIPによるゼロショット画像分類の方法。OpenAI Blogより引用 CLIPは画像とテキストというモードの異なる情報を意味的な近さによって結びつけることを可能にしました。CLIPを教師のようにして使うことで、テキストから画像を生成するモデルを訓練する
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？ - Qiita
1. はじめに 世の中にはDeepLearningの学習済みモデルを公開してくださっている方がたくさんいらっしゃいます。本記事は、そのうちのいくつかをラズパイ４で動かしてみて、いったいどれくらいの速度で動くのかを検証したものです。 計測対象モデルとして、Mediapipe および TensorFlow.js、TensorFlow Lite models で公開されている学習済みモデルを利用させて頂きました。またモデル実行フレームワークとしては、モバイル向けに整備が進む TensorFlow Lite (C++) を用いました。 計測にあたっては、公開されているモデルをそのまま動かすだけでなく、一般的な高速化手法である下記の２手法を両方試し、その効果も計測しました。 [1] モデルをint8量子化する方法 演算精度に多少目をつぶる代わりに、NEON等のSIMD演算器による並列処理の並列度をさ
PythonでApache beam 入門
2020-12-26 TensorFlowの勉強をしていたら、Apache beam を前処理に採用していたケースがあり、興味を持ったので深堀りしてみます。 興味が湧いたモチベーションとしては、 データ量が増加しても前処理部分を難なくスケールできそう(前処理部分をスケールさせて高速に実験を回したい、並列化などはすべて良い感じにbeamに任せれそうバッチとストリーミングの両者に対応可能なので、柔軟な機械学習の推論サービスが提供できるのでは? (GCPの参考資料 Data preprocessing for machine learning: options and recommendations)Apache beam を触りつつ分散データ処理を学びたいhttps://github.com/jhuangtw/xg2xg#services を見てみるとGoogle 内部のFlume という並列
ML Ops: Machine Learning as an Engineering Discipline
So, your company decided to invest in machine learning. You have a talented team of Data Scientists churning out models to solve important problems that were out of reach just a few years ago. All performance metrics are looking great, the demos cause jaws to drop and executives to ask how soon you can have a model in production. It should be pretty quick, you think. After all, you already solved
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
「神」講師のわかりやすいUdemyオンライン講座まとめ、機械学習・SQL・業務効率化・Linux・財務戦略など【サイバーウィークキャンペーン実施中】
Udemyはオンライン学習プラットフォームサービスの一つで、様々な分野の専門知識を持った講師たちの講義をムービー形式で見ることができるサービスです。機械学習やプログラミングなど、人気の高い分野は講義が多数開講されていますが、その中でも教え方が分かりやすいと評判の講師が開講した講座は数多くの受講生を集めています。ちょうどUdemyが12月2日(月)～12月5日(木)までサイバーウィークセールを行っており、高品質な講座が1200円～受講可能ということで、そうした「神」講師たちの講座をピックアップしてみました。 オンラインコース -世界最大級のオンライン学習プラットフォーム- Udemy udemy.com ・目次 括弧内に今回取り上げた講座の内容を記載しています。 ◆我妻幸長(ディープラーニング) ◆Taniguchi Makoto(MySQLで学ぶデータベース) ◆今西航平(GASで業務効率
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧：AI・機械学習のデータセット辞典 機械学習やディープラーニング用の主要ライブラリが提供する「画像／音声／テキストなどのデータセット」の名前とリンクを表にまとめ、典型的な使い方を簡単に紹介する。 連載目次 本連載「AI・機械学習のデータセット辞典」では、ここまで主に、scikit-learnやKeras／TensorFlow（tf.keras）、TensorFlow Datasets、PyTorchといった主要なPythonライブラリに共通的に含まれる代表的なデータセットを紹介し、各ライブラリでの典型的な実装コード例を示してきた。しかし、これらの全ライブラリに共通的に含まれているデータセットはまれで非常に少ない。よってこれからは、個々のライブラリに1つしか含まれていないようなこまごまと
Pythonの本を読んで学んだことをメモしてきます Pythonの勉強中です。読んだ本に関しては、以下ブログ記事参照下さい。 内容的には、この記事では、特にPythonで書かれたフレームワーク（具体的にはTensorFlow、PyTorch等のディープラーニングのフレームワーク）を理解するのに必要だった知識を中心にメモしています。 以下は前提です。 当方、永遠の初心者です。優しくして下さい Pythonの基礎中の基礎は理解している読者を想定しています printの次行の#行は、出力結果を意味します コメント、編集リクエスト歓迎です しばらくは、随時追加、修正していく予定です。 全体的な話 Pythonは全てがオブジェクト Pythonは全てがオブジェクトらしいです。雰囲気でオブジェクト指向をやっているので、あんまり意味がわかってないです。 クラスすらオブジェクトらしいですが、それがどういう
物体検出のDeepLearning読むべき論文7選とポイントまとめ【EfficientDetまでの道筋】 - Qiita
お久しぶりです。 2012年のHintonさんのAlexNetによるILSVRCでの圧勝を皮切りに、画像認識の世界でもDeepLearningが脚光を浴びることとなりました。 物体検出の世界でも現在DeepLearningを用いたモデルが主流になっています。 https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco を見ると、 COCO test-devにおいて、state-of-the-art(SoTA)のモデルはEfficientDet-D7xのようです。 独断と偏見も少々ありますが、そのEfficientDetを理解するために読むべき論文を7つ集めてみました。 DeepLearning以降の物体検出に焦点を当てて、出来るだけ簡潔につらつらと書いていきたいと思います。 物体検出とは 物体検出について知らないという人は以下の動画を見
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Pythonではじめる教師なし学習
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（VAE）や敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介します。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書
#11WeeksOfAndroid 18 #Android12 1 #AndroidDevJourney 1 #androiddevsummit 5 #GoogleIO 19 #WeArePlay 3 12l 1 5 star apps 1 Ads 1 advertising 1 AGDE 1 AGDK 2 AGI 1 AI 3 AI Announcements beginner Explore Generative AI 1 AI Announcements beginner Explore Generative AI、 1 Android 106 Android 10 1 Android 11 1 Android 12 Beta 5 1 Android 12L 1 Android 13 3 Android 14 7 Android 14 Beta 4 1 Android 14 ベータ版
こちらの記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2020の24日目の記事です。メリークリスマス！ adventar.org 仕事の分析で使うデータはほとんどがBigQueryに保存されているため、基本的な分析作業の多くはBigQueryでSQLを書くことで行なっています。 BigQueryでテキストデータを扱おうと思うとSQLではできない or 取り回しが悪いことも多く、一度Pythonでスクリプトを書いてその結果を再度BigQueryのテーブルに格納し、Joinして分析に使うということをしていました。 しかしこのやり方だとテキストデータを分析したいときは毎回Pythonのコードを書きにいかねばならず、またPythonでのテキスト処理も決して早いとはいえず、せっかくBigQueryでさくさく分析しているのにどうしてもテキスト処理に部分が作業時間のボトルネッ
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
Linux perf Examples
Recent posts: 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan@Intel.com 15 Apr 2022 » Netflix End of Series 1 09 Apr 2022 » Te
こんにちは，株式会社Nospare・千葉大学の小林です．本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します．この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています． 8つのアイデア 反事実（counterfactual）に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ（overparameterized）モデルと正則化（ガウス過程，Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど） ベイズマルチレベル（階層）モデル 汎用的な計算アルゴリズム（EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など） 適応的決定分析（ベイズ最
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
最新の情報検索手法を知るにはどうしたらいいの...という人に向けたコンテンツまとめ記事2021 - Qiita
こんにちは。情報検索分野の勉強をしている @KoheiShinden です。 最近、「教科書読んだ後の最新の情報検索について知りたいんだけど何かいい記事とか媒体知ってる？」という質問を受けて自分が勉強する時に役立ったコンテンツをまとめて紹介するという機会が数回ありました。 そこで、そんな時にサッと紹介できるようにまとめてみようと思いこの記事を書くに至りました。 0. はじめに ここでは簡単にこの記事がどんな内容かを書きます。 この記事で書いてること 2021年11月現在の情報検索に関連する書籍・論文・記事・動画・コミュニティなどのコンテンツのリンクと簡単な説明を行っています。完全に主観です。 特に、書籍で得られる基礎的な知識から BERT などの機械学習手法を適用した最新の手法までにはなかなかのギャップがあるのでそこを埋めるための手助けができたらなと思います。 この記事で書いていないこと
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GPT-3の学習データはどのように作られたか - moriyamaのエンジニアリング備忘録
待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
ペパボ研究所による新卒エンジニア向け機械学習研修 - ペパボ研究所ブログ
近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG
Googleの「TensorFLow」を子供が手軽に使えるツール ～AIを体感！画像を機械学習させてみよう＜前編＞【どれ使う？プログラミング教育ツール】
機械学習アプリケーションにおけるテストについて - Re:ゼロから始めるML生活
Pythonで作って学ぶ統計モデリング | AIdrops
Google Password Manager のパスキーのセキュリティ
データサイエンティストに王道無し - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
最短で機械学習エキスパートになる9つのステップ【完全無料】 - Qiita
Pythonの高速なスーパーセット「Mojo」がAppleシリコン搭載のMacにまもなく対応
Pythonによるファイナンス(第２版)を読んだ感想 - 虎の穴開発室ブログ
データサイエンティストに優しいフレームワーク「Metaflow」、Netflixがオープンソース化
七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering
StyleGAN2で属性を指定して顔画像を生成する - すぎゃーんメモ
Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator
Pythonのフレームワークを理解するために必要な知識メモ - Qiita
Chrome の User-Agent 文字列削減に関する最新情報
PC 版 Google Play Games (ベータ) が日本に公開
SQLで始める自然言語処理 - やむやむもやむなし
【論文紹介】統計学の過去50年における最も重要なアイディアとは？ - Qiita