ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
ScalaでDeeplearning4jを使い自動運転で峠を攻める！ - FLINTERS Engineer's Blog
こんにちは。菅野です。 最近、AIとか機械学習とかが話題ですね。 AIに仕事を奪われる職業がどうとかの記事もよく見かけます。 このブログ記事もAIが書いてくれたら良いのにと思っている今日この頃です。 …でも思ってるだけでは仕事を奪ってくれないので、やっぱり何かしら自分で作るしか無さそう。 という訳で、今回はJavaでディープラーニングが出来るDeeplearning4jを使って機械学習を試します！ プロジェクトD さて、何を作りましょう？ 最終的には私の仕事を勝手にやってくれるAIを作りたいです。 でも、はじめは簡単なものから少しずつ作っていこうと思います。 よくディープラーニングでネタにされるのは手書き文字の識別ですが、正直面白くないので道路上を自動運転するAIを作ります！ 嘘です。 いきなり作るのは無理があるので、画像の道路が左カーブなのか、右カーブなのか、あるいは直線なのかを分類し画
キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow
家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除
あるNVIDIA社員によるディープラーニングの活用――ネコに庭でフンをさせない方法 | NVIDIA
皆さんネコがお好きですが、ネコのフンが好きな人はいませんよね。 そこで、NVIDIAのエンジニアであるロバート・ボンド (Robert Bond) は、ディープラーニングとNVIDIAのJetson TX1開発プラットフォームを利用し、ネコを認識すると家のスプリンクラー・システムのスイッチが入る仕組みで、敷地内のネコを優しく追い払っています。 システム・ソフトウェア・エンジニアとしてNVIDIAに8年以上勤め、65歳になるボンドは言います。「ガーデニング好きの妻が、庭をきれいに清潔にしておきたいんだ」 ボンドは、ネコに罠を仕掛けるというアイデアをすぐに却下しました。それでは隣人として友好的とはいえません。そこで、より技術的な解決策を利用しようと決めました。 ボンドは、ディープラーニングやJetsonの素人ではありません。昨年、台所の床を時折小走りするアリに、無害の5ミリワットのレーザ・ビー
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
畳み込みニューラルネットワークの勉強のまとめ その1 - hshinjiのメモ
畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network) を勉強するため、MNISTのデータの識別をライブラリ(Caffeやcuda-convnetなど)を使用せず一から実装してみましたが、ここでは備忘録として書いていくことにします。 出来る限り理解し易いように書いていくように努力はします。(^_^;; おかしな点があれば教えてください。お願いします。 まずは二値分類 多次元の入力データから、それが識別対象かそうでないか（例えば画像から人かそうでないか）といった二値分類の学習を考えます。 入力を\(n\)次元の\(\mathbf{x}=(x_1\ x_2\ \dots\ x_n)^\text{T}\)*1、重みを\(\mathbf{w}=(w_1\ w_2\ \dots\ w_n)^\text{T}\)とし、これら入力と重みを掛け合わせたものとバイアス\
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