【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
Spark Conference Japan 2016 で登壇しました+訂正 | Recruit Tech Blog
アドバンストテクノロジーラボの石川有です．Hadoop/Spark Conference Japan 2016 にて，「Spark MLlib Now and Beyond」というタイトルで発表致しました． 発表資料 内容は，機械学習初学者のエンジニアやSpark初学者のデータ分析者向けのエントリーなものになります． 訂正 発表中口頭で，「機械学習モデルや Pipeline を HDFS や Amazon S3 に永続化できます」という説明をしました．しかしきちんと確認してみたところ，デフォルトのファイルシステムを HDFS にしているとき，Spark 1.6.0 では Amazon S3 上に永続化できないことがわかりました． ということで，さっそくそのバグを修正しました．Spark 1.6.1では直されてリリースされます． [SPARK-13265][ML] Refactoring o
機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。 現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。 そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。 そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料（記事・スライド）をまとめました。 機械学習案件を提案してもらう 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 http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST（手書き数字データ）の
Azure Machine Learningをわかった気になるために細かいことは気にせずに機械学習のことをまとめてみる - ディープラーニングの手前まで - Qiita
Azure Machine Learningをわかった気になるために細かいことは気にせずに機械学習のことをまとめてみる - ディープラーニングの手前までMachineLearningAzureMachineLearning 機械学習とは wikipediaによると 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 コンピュータに大量のデータを放り込んで自動的に特徴を発見させ、未知のデータに対してもその特徴から何に該当するかを推測させる手法……だと思う。 大量のデータがなくても学習させる方法も研究されているみたいだけど、タイトルにもある通り細かいことは気にしない。 独断と偏見による他のバズワードとの関係 あくまで機械学習との関係でという
[レポート] Tensorflow勉強会（3） が開催されました! | DevelopersIO
はじめに 先日 4/13 六本木ヒルズの Google Inc 東京オフィスでTensorFlow勉強会の三回目が開催されました！本記事はそのレポート記事となります。 Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning Google Developer クラウドデベロッパー アドボケイト 佐藤一憲氏 新しいAPI Cloud vision API Cloud speech API Tensorflow playground Inputと学習器のプロパティを設定できる、またニューラルネットのレイヤも設定できる Cloud machine learning Tensorflowで定義した分類のグラフをFull managedで分散学習してくれる Destri
![[レポート] Tensorflow勉強会（3） が開催されました! | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
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ゼロから始めるSparkSQL徹底活用！
DeNAの機械学習・深層学習活用した�体験提供の挑戦
Google、Cloud Machine LearningとTensorFlowのα版リリース
Deep Learningライブラリ 色々つかってみた感想まとめ
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