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[37選]機械学習ライブラリやフレームワークは? 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査! Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾! 今回は、人工知能(機械学習、深層学習、画像処理など)を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
『機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて』を読みました。 つまづきから得られた知見の共有は貴重だと思います 実際、機械学習とか最適化とか自律的なシステムの開発は、罠が多いです。 研究や試作では成功していても、様々な事情により実用化できず消えていくものを沢山見てきました。 そのため、本運用に乗せてユーザの受け入れも上々というところまで辿りつければ、それはそれは本当に喜ばしいことなのですが、そこから始まる試練も色々とあったりします ということで、運用後に体験したり見聞きしたことをいくつか、私も共有してみたいと思います。 ちなみに私の開発経験は、研究用シミュレータの受託とWebバックエンドの内製です いつの間にか、精度が落ちてるみたいなんですけど? 入力に無効値や不正値が紛れこんでいた。 データは生き物です。クレンジングやバリデーションを作りこんでも、いずれ予期せぬこ
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 1章:数学の準備(1〜22ページ) 2章:Pythonの準備(23〜68ページ) 3章:ニューラルネットワーク(69〜140ページ) 4章:ディープニューラルネットワーク(141〜207ページ) 5章:リカレントニューラルネットワーク(209〜249ページ) 6章:リカレントニューラルネットワークの応用(251〜293ページ) 付録(295〜310ページ
1. tiny-dnn is a header-only deep learning framework for C++ that aims to be easy to introduce, have simple syntax, and support extensible backends. 2. It allows defining neural networks concisely using modern C++ features and supports common network types like MLPs and CNNs through simple syntax similar to Keras and TensorFlow. 3. The framework has optional performance-oriented backends like AVX
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