世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
TensorFlow を使ってブラックホールとポンデリングを見分ける (追記あり) - Qiita
はじめに ハワイ、南米、南極など色々な箇所に設置された電波望遠鏡が協力し合う国際プロジェクト「イベント・ホライズン・テレスコープ」が、5500万光年彼方も向こうにある銀河の中心に位置する超大質量ブラックホールの撮影に成功したとの事。ブラックホールが直接撮影されたのは史上初の快挙との事で巷でも賑わっております。 さてこれだけ盛り上がると Twitter でも色々話題になっていて「ポンデリングに似ている」とか「ポンデリングじゃん」とか「ポンデリングにしか見えない」など色々と言われております。 それポンデリングじゃねぇの？ これはもしかしてブラックホールを見た事のない我々に対して、ポンデリングの画像を見せられ騙されているのではないかとさえ思い始めました。Twitter 上にも数多くのポンデリング画像が散見されています。そこで TensorFlow の力を借りて「画像がブラックホールなのかポンデリ
JavaScript エンジニア向け: 知識ゼロから tensorflow.js で機械学習入門 - mizchi's blog
この週末で機械学習を勉強した結果として、JavaScript エンジニア向けにまとめてみる。 自分が数式見て何もわからん…となったので、できるだけ動いてるコードで説明する。動いてるコードみてから数式見たら、多少気持ちがわかる感じになった。 最初に断っておくが、特にJSを使いたい理由がないなら python で keras 使ったほうがいいと思う。tensorflow.js が生きる部分もあるが、学習段階ではそこまで関係ないため。 追記: 最初 0 < a < 1.0 0 < b < 1.0 で三角関数 Math.sin をとっていて、これだと三角関数の一部の値しか使っておらず、線形に近似できそうな値を吐いていたので、次のように変更して、データも更新した。 // 修正前 const fn = (a, b) => { const n = Math.cos(a) * b + Math.sin(b
Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」を公開 | OSDN Magazine
Googleは8月27日、強化学習研究のためのフレームワーク「Dopamine」をオープンソースで公開した。強化学習アルゴリズムのプロトタイプを高速に実装できるという。 強化学習は入力に対する「報酬」が最大になるような行動を学習によって決定する手法。人間の囲碁棋士に勝利したGoogle DeepMindの囲碁ソフトウェア「Alpha Go」などで採用されている機械学習手法の1つ。 Googleによると、強化学習の課題として既存の強化学習フレームワークは研究者が効果的にイテレーションするのに十分な柔軟性と安全性がなく、新しい研究の方向性を探ることが難しいという問題があるという。また、既存のフレームワークからの結果の再現も時間がかかるという。 Dopamineは機械学習ライブラリのTensorFlowを土台としたオープンソースの強化学習フレームワーク。ベンチマークテストを簡単に実行できる、新し
TensorFlow+KerasでCNNを使いミス同志社になれる確率を計算できるAIモドキを作成して、Flask+Herokuで公開してみた。 - Qiita
できたもの ミスAI同志社（メモリ不足で落ちてたらすみません。。。） このアプリは過去のノミネート者に似ているかどうかから判断しています。実際のミス同志社の選ばれる尺度は様々です。 結果は自己責任でお楽しみください。 もし判定したりしたらSNSとかで共有してもらうと私が喜びます。(もちろん顔画像はサーバ上で保存されません。) はじめに 私が在籍している同志社大学の授業でエンジニアリングコンテストたるものが開催され、その時に作成しました。 なぜ作ったのかというと 同志社大学の在籍者数は約3万人 →ミス同志社に選ばれるのは毎年6人だけ。。 →そんなのおかしい →僕も出たい！！！！！ →ならAIで解決しよう！！ といったふざけた理由です。(他の参加者はめちゃくちゃ真面目なプロダクトでした。恥ずかしかった) 実現過程 (実際に使用したスライドを使っています) 上記のような図のとおり作成しました。こ
Firebase ML Kitで自作のカスタムモデルを使って料理・非料理画像を判定できるようにした - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の山下(@farmanlab)です。 Androidエンジニアとしてクックパッドアプリの開発を担当しています。 今回はGoogle I/O 2018で新しく発表されたML Kitをクックパッドのデータで学習したモデルを使って検証した話をします。 機械学習モデルの利用にあたって、研究開発部の菊田(@yohei_kikuta)の協力の元で検証を行いました。 これからお話する内容がイメージしやすいよう、 クックパッドの料理・非料理を判別するモデルを動かした実機デモをお見せします。 これは料理と判定された確率がfood、料理ではないと判定された確率がnon-foodというラベルのスコアで表示されているデモです。 (非)料理画像において(non-)foodのラベルのスコアが大きくなり正しく判別できていることが分かります。 モデルは MobileNetV2 tensorflow-gpu==1
Google、スマートフォン含むWebブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデルPoseNet：TensorFlow.jsバーション発表
Google、スマートフォン含むWebブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデルPoseNet：TensorFlow.jsバーション発表 2018-05-08 Googleは、Webブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデル「PoseNet」TensorFlow.jsバーションを発表しました。 GitHub：tfjs-models/posenet at master · tensorflow/tfjs-models PoseNetは、映像中の人物から1つのポーズまたは複数のポーズを検出できる技術です。ToseorFlow.jsは、Webブラウザで実行できるオープンソースの機械学習ライブラリで、Googleがオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow」のJavaScript版です。 今回、その2つを組み合わせたTose
Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
.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
Google and Uber’s Best Practices for Deep Learning
There is more to building a sustainable Deep Learning solution than what is provided by Deep Learning frameworks like TensorFlow and PyTorch. These frameworks are good enough for research, but they don’t take into account the problems that crop up with production deployment. I’ve written previously about technical debt and the need from more adaptive biological like architectures. To support a via
夏休みの自由工作：TensorFlowでじゃんけんマシンを作る | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 10 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Postesd by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 今年はまとまった夏休みが取れたので、息子といっしょに作れる自由研究のアイディアを探していました。結果、できあがったのが、TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」です。 TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」 この動画の通り、手袋に付けたセンサーを使ってグー、チョキ、パーのいずれかを判定し、それに負けない手を出すマシンです。単純なおもちゃではありますが、隠し味としてTensorFlowを使いました。TensorFlowでとても簡単な機械学習（ML）のモデルを作成し、手袋につないだ Arduino マイクロコントローラでそれを利用して手の形を読み取る仕組みです。ML を便利なツールとして使うことで、面
機械学習を使ってUI自動テストをサイト間で再利用する - DeNA Testing Blog
SWETの薦田（@toshiya-komoda）です。 今回は第3回目の記事で言及させていただいた機械学習とUIテストに関して実験的に進めている技術開発について紹介させていただこうと思います。 この記事で紹介している内容の実装はGitHubにアップロードしていますので、もし興味がある方はこちらも覗いてみていただければと思います。 こちらはTensorFlow Advent Calender 2017第７日目の記事にもなっています。機械学習の実装の中でKerasを用いてます。 とりあえずデモ 最初に以下のデモ動画をご覧いただきたいです。会員登録フォームに対する自動テストのデモです。各入力欄に適切な情報を入力しつつ、パスワード欄にだけ'weak'という不正なパスワード文字列を入力して、バリデーションで弾かれることを確認するテストです。デモでは入力欄に値を埋める部分を、Chrome Extens
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（[動画](https://www.youtube.com/watch?v=ktSukhHdogM)）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、
Kerasを使って問い合わせ・依頼先を教えてくれるbotを作った話 - Pepabo Tech Portal
おはようございますこんにちは、こんばんは、初めましての人は初めまして、GMOペパボの情報システムグループでエンジニアをしている西畑です。 今回は私が作成したbotについての話をしたいと思います。どのようなbotかというと、ペパボ内での制度や日々の困り事があった時にどの部署に問い合わせるのがよいのかを推薦してくれるbotです。 ここでの困り事とは、技術的に分からない事やお客様への対応方法がわからないというような業務のスキルに関するものではなく、例えば使っているPCが壊れた、経費精算の仕方がわからないといった業務上必要になる雑務的なものを処理する上での困りごとを指します。 社会人の方であれば、経費精算や備品のトラブルで何処かに対応を依頼するという経験をしているのではないでしょうか。学生でも似たようなケースはありそうですね。 そういった、いわゆる組織内の取り決めやフローについて疑問を抱いていたと
Google I/O で注目の TensorFlow ロボット、その「賢さ」を支える機械学習 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 ブレインパッド テクノロジー＆ソフトウェア開発本部 基盤開発部 部長 下田 倫大 米国マウンテンビューで先月開催された開発者イベント Google I/O 2017 において、Google は機械学習を用いたロボットアームのデモ「Find Your Candy」を展示しました。来場者が自分の好きなお菓子の好みを音声でロボットに教えると、テーブルに並ぶお菓子の中から好みに一番近いものをつかんで渡してくれます。このデモは、6/14 から東京で開催される Google Cloud Next '17 Tokyo の体験エリアでも展示されます。 このロボットに「私はソフトキャンディが好きです」「甘いチョコが食べたい」「ハードミントはある？」といった具合にお菓子の好みを声で伝えると、ロボットは音声認識と自然言語処理を用いてそれを理解し、好み
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