[B! TensorFlow] Nagataniのブックマーク

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

Nagatani 2019/04/12

TensorFlow

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機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと

ちまたでは、機械学習がブームのようです。が、、まったく時代についていけていません。しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。これでは、いけない。ということで「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。そもそも機械学習に興味関心があるわけではないやらなければならない他の仕事がある家事育児が優先なので、すこしでも無理すると続かないためです。「AIで世界を変えられる！」「人工知能で想像もできない未来が、、、」みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ

Nagatani 2017/03/15

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Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Blog

This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. ">This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. Deep learning (aka neural networks) is a popular approach to building machine-learning models

Nagatani 2017/01/27

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【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト

【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ

Nagatani 2017/01/08

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learningtensorflow.com is a custom short domain

learningtensorflow.com is a branded short domain If you are here by mistake, you can go back

Nagatani 2016/08/29

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[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita

TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？って感じだけど、 2015年末に Google が書いた「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo

Nagatani 2016/05/31

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WebエンジニアがTensorFlowで機械学習に入門しながら顔識別アプリを作ってみた / 2016-05-20 Machine Learning Kotohajime

https://78b88514d287ef16c8a41cdbf4.doorkeeper.jp/events/43887

Nagatani 2016/05/21

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特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita

特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python 機械学習 DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰

Nagatani 2016/03/07

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TensorFlow を使った�機械学習ことはじめ (GDG京都機械学習勉強会)

徹上野山Engineer and Researcher on Machine Learning and Computer Vision at SenseTime Japan Ltd.

Nagatani 2016/02/28

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TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ

以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみたけど、次はカラー画像についての識別を試してみる。「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみようという試み。最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて

Nagatani 2016/01/12

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