ゼロからはじめるPython(1) Pythonをインストールしよう
第三次人工知能ブームが到来し、機械学習やディープラーニング(深層学習)が注目を集めている。ニュースでも、様々な分野で業務の効率化に成功した話が頻繁に取り上げられている。そして、その屋台骨として使われているのが、プログラミング言語がPythonであることをご存じだろうか。 もうずいぶん前からPythonは世界で人気のプログラミング言語だったが、最近まで日本ではそれほど盛り上がっているとは言えなかった。しかし、この人工知能ブームのおかげもあって、日本でもPython人気に火が点いた。 もともと、Pythonには、データ解析や自然言語処理、画像処理など、機械学習を行う上で欠かせない便利なライブラリが豊富に揃っていたため、ディープラーニングを行うための基礎があったと言える。 そこで、本連載では、人気のプログラミング言語「Python」を実践で活用する方法を紹介していく。その第一回目となる今回は、P
自然言語処理を自習したくなったら参考になりそうなサイトなど - 鴨川にあこがれる日々
雑にですが，知ってるサイトやチュートリアルをまとめたくなったのでまとめてみました．夏ですし． 適宜更新しています． 最終更新 2018年02月03日 チュートリアル 言語処理100本ノック 言語処理100本ノック 2015 東工大の岡崎先生が作られたチュートリアルです． 他大学の研究室でも利用されています． 簡単な内容からはじまるので，プログラミングの導入としてもいいと思います． NLPプログラミングチュートリアル Graham Neubig's Teaching Carnegie Mellon UniversityのGraham Neubig先生のチュートリアルです． Githubにサンプルコードが公開されています． 各チュートリアルにはテストがついているので，実装が正しいかを確かめることができます． 扱っているトピックが広いので，かなり勉強になると思います． ソフト 形態素解析器 日本
PythonによるDeep Learningの実装（Restricted Boltzmann Machine 編） - Yusuke Sugomori's Blog
機械学習の分野で最近話題になってきている Deep Learning。 Deep Learningでは、何層ものニューラルネットワークを用いて訓練・予測を行いますが、各層でそれぞれ学習を行い、段階的に特徴を抽出していくのがこれまでの機械学習手法と異なる点です。 最近の動向については、 Learning Deep Architectures for AI (Bengio 2009) で詳しくまとめられています。 今回は、Deep Learningにおける各層の学習で用いられている Restricted Boltzmann Machine （RBM, 制約付きボルツマンマシン）のコードを紹介します。 ソースは以下。 Referencesにも書いてあるように、RBMを含むDeep LearningのコードはDeepLearningTutorialsにあるのですが、theanoという特殊なpyth
45GHzのCPU並みの演算能力を並列処理で実現、安価にスパコンを作ることが可能なオープンソースプロジェクト「Parallella」とは?
スーパーコンピューター並のシステムすら構築できる強力なハードとソフトオープンソースで開発、誰でも99ドル(約7700円)から利用できるようにしよう、というプロジェクトが「Parallella」です。 Parallella: A Supercomputer For Everyone by Adapteva — Kickstarter 「今、私たちは1つのプロセッサーが1つのタスクを行うというシングルスレッドコンピューターを使っています。それはそれですごいことなのですが、処理頻度の限界やメモリーのボトルネックという問題に直面し、近年パフォーマンスの改善は望まれているレベルに達していません。この状況が続けば、過去30年間我々が経験してきた、毎年毎年コンピューターのパフォーマンスが向上するという状況は終わります。そして、その問題を解決するための答えがパラレルコンピューティングです」と語るのがこのプ
類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました（Pythonで音声信号処理）。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） Visual Wordsを用いた類似画像検索（2010/2/27） という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います！ 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
翻訳のWebAPI「Google Translate API」の使い方 - 強火で進め
以下のURLに必要なパラメータを指定してアクセスすると翻訳結果が返されます https://www.googleapis.com/language/translate/v2 最低限必要なパラメータは key, tareget, q です。 使い方 key keyはユーザ毎に発行されるIDの様なもの。ここに指定する値はここのページのTranslate APIにて取得。 traget tragetは変換先の言語を指定。日本語に変換したい場合は ja を指定。詳しくは以下を参照。 http://code.google.com/intl/ja/apis/language/translate/v2/using_rest.html#target 指定する値はISO 639に近い感じでみたいです(zh-CNなど一部例外有り) http://ja.wikipedia.org/wiki/ISO_639 指定
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
日本語版 : IBM Bluemix
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い