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The first part of this tutorial describes how to install the necessary tools and use the already trained models provided in this release. In the second part of the tutorial we provide more background about the models, as well as instructions for training models on other datasets. Contents Installation Getting Started Parsing from Standard Input Annotating a Corpus Configuring the Python Scripts Ne
TensorFlow のチュートリアル(TensorFlow Mechanics 101) https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/tf/index.html#tensorflow-mechanics-101 の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 コード: tensorflow/examples/tutorials/mnist/ このチュートリアルの目標は、(古典的)MNIST データ・セットを使用して手書き数字を分類するためのシンプルなフィードフォワード・ニューラルネットワークを訓練・評価するために TensorFlow を使用する方法を示すことです。このチュートリアルの対象読者は、TensorFlow を使用することに関心のある、機械学習の経験があるユーザーです。 これらのチュートリア
Tensor Processing Unit (TPU) Overview (July 6, 2018)
Join the official community for Google Workspace administrators In the Google Cloud Community, connect with Googlers and other Google Workspace admins like yourself. Participate in product discussions, check out the Community Articles, and learn tips and tricks that will make your work and life easier. Be the first to know what's happening with Google Workspace. ______________ Learn about more Goo
.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
Shopify has acquired Threads.com, the Seqiuoa-backed Slack alternative, Threads said on its website. The companies didn’t disclose the terms of the deal but said that the Threads.com team will join… Two senior police officials in Bangladesh are accused of collecting and selling citizens’ personal information to criminals on Telegram.
Hadoop Conference Japan 2016 もともとは2月8日に開催されるHadoop Conference Japan 2016のセッションとしてこの話を応募したのですが、あえなく落選しました……(;_;) しかし、ありがたいことに復活戦のLightning Talkの投票では5位に選んでいただき、ランチタイムA会場でお話することになりました。ありがとうございます! 今回のスライドはここで公開しています。 とはいえ、5分のLTではこの内容をしっかりと伝えられる自信がないので、以下でスライド内容の詳しい解説をしたいと思います。また、2/13にGoogle東京オフィスで開かれるRejected HCJ 2016では、以下の内容をゆっくり普通のセッションとして発表する予定ですので、ご興味ある方はぜひどうぞ。 引用元 今回の元ネタはこちら。より詳しく知りたい方はこちらをごらんくださ
15.7.11 HiRoshima.R #4 Lightning Talks @imyuaotiの発表資料です。 ※注意※(2015.7.19追記) Rでは処理速度が遅いという理由で for関数の使用は避けるべきと考えられています。 本来は,処理を高速化をしたい場合,以下をうまく活用してください。 ・apply関数 ・foreachパッケージ,pforeachパッケージ 【参考資料】 「勝手に添削:for関数を使った繰り返し処理によるヒストグラムの一括出力 #rstatsj」 http://qiita.com/hoxo_m/items/5127c31f3eafd6be7428 (hoxo_mさんに本スライドの内容を添削してもらいました!) 「for を捨てよ、foreach を書こう」 http://www.slideshare.net/hoxo_m/for-foreach 「R で超簡単
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習(ディープラーニング)フレームワーク、TensorFlow(テンソルフロー)。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き~今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです(TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog)。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC
概要 TensorFlowでニューラルネットワークを使い、94人のプロ野球投手の年間の成績から年俸を推定してみます。 訓練データとして89人の成績と年俸を使い、残りの5人の選手の年俸をどれだけ精確に推定できるかを検証します。 注:この記事は選手の年俸についての意見を述べるものではなく、検証の結果はいかなる選手の年俸の不当性を訴えるものでもありません。 入力 以下の33種類のデータを入力として取り扱います。 球団(12個のOne-Hot Vector) 防御率 出場試合数 勝利数 敗北数 セーブ ホールド 勝率 打者 投球回数 被安打 被本塁打 与四球 与死球 奪三振 失点 自責点 WHIP DIPS 所属年数 年齢 国内選手 or 国外選手 各データは最小0、最大1の値を取るように正規化しました。 94人の選手のうち89人のデータを訓練データとして、残りの5人の選手のデータをテストデータと
.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
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
11/9 に Google が TensorFlow という機械学習ライブラリを公開しました. 機械学習ライブラリとか言われても何だかよくわからないですね. どういうものなのか調べて報告しろとある人に脅されたので, 機械学習初心者の人向けの説明を置いておきます. ガチ勢の方はお引き取りください. 何ができるの? scikit-learn のような既存の機械学習手法の実装ではありません. 主にニューラルネットを中心とした手法を実装するためのフレームワークです. もちろんニューラルネット以外の手法を実装するためにも使えます. 平たく言えば、機械学習の手法を実装するためのパーツを集めたライブラリという認識で良いと思います. 裏を返せば「2, 3行で手軽に画像の分類ができるぜ」という類のものではないということです. なぜ実装そのものではなく実装のためのフレームワーク? ニューラルネットは非常に設計
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