連休のお供にいかが？ 米Microsoftが「PyTorch」の初学者向け教材を無償公開中
米Microsoftは、機械学習ライブラリ「PyTorch」を使った、初学者向けのディープラーニングの教材を公式Webサイトで無償公開している。対応言語は英語のみだが、4時間13分で機械学習モデルの構築方法や自然言語処理、音声認識の概要などを学べるという。教材の利用に、外部ファイルのインストールは不要。Webページのみで完結する。 PyTorchは、米Facebookが2016年に開発したPython向けのオープンソースの機械学習ライブラリ。Microsoftは、2020年にWindows版PyTorchのメンテナーに就任し、2021年5月には「PyTorch Enterprise」を発表。Microsoft Azure上でPyTorchを使う企業へのサポートサービスの提供を始めていた。 無償公開している教材もMicrosoftとPyTorchが提携して作成しており、今後も企業とユーザー、
ディープラーニングで自撮り画像をアニメ画像に画風変換する方法 - Qiita
ディープラーニングで自撮り画像をアニメ画像に画風変換してみました。試した理由などは、以下ブログ記事参照下さい。この記事では、具体的な実現方法を解説していきます。 ディープラーニングでアニメドラえもんの「うそつきかがみ」を再現してみた 以下のGitHubのリポジトリにあるソフトと学習済みモデルを使うと、自撮り画像をアニメ画像に画風変換することができます。 taki0112/UGATIT 学習から推論までできる素晴らしいソフトなのですが、単純に画風変換やりたい場合、ちょっと使い方が煩雑だったり、動画に対応させたかったりしたので、以下の3点を自分用に改造しました。 セットアップを簡単にした 自動的に顔周辺の画像を抜き出し 動画に対応 改造したリポジトリは以下となります。 karaage0703/UGATIT 以下使い方を説明していきます。環境は、Mac/LinuxとJetson Nanoを想定し
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
ディープラーニングでモーガン・フリーマンとココナッツチョコレートを識別してみる
はじめに モーガン・フリーマンとココナッツチョコレートが似過ぎているため、ディープラーニングを使って見分けてみることにしました。 データセット データセットは手動でGoogleから集めました。 モーガン・フリーマン(以下モーガン)の画像が約300枚、 ココナッツチョコレートの画像が約140枚です。 もはや狂気の沙汰ですね。 前処理 その1 モーガンの画像はそのまま学習させてもいいのですが、写真によって背景が違ったりして学習に支障が出そうだったのでOpenCVを使って顔のみのデータセットを作り出しました。 (ちなみにココナッツチョコレートは手動でトリミングしました。) import cv2 import numpy as np import os data_dir_path = 'YOUR_DIR_PATH' save_path = 'YOUR_DIR_PATH' cascade_path
Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 PythonとKerasによるディープラーニング 上級編 Pro Deep Learning with TensorFlow Deep Learning はじめに ディープラーニングに関する書籍は山ほど出てきています。 その中でどれを読めば良いのか分からない、というのは初心者にとって最初の問題でもあるでしょう。まずはブログなどのネットの情報を参考に勉強をする人が多いかと思われますが、私のブログも含め、大抵は個人の興味に沿ってバラバラに話題が提供されるため、できれば1つ1つ順を追って解説してくれる物が欲しいと感じるのが本音と思われます。 今回は、数ある書籍の中でも私自身が所持していておすすめできるディープラーニングの書籍を載せたいと思います。 初級編 ゼロから作
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GitHub - facebookarchive/caffe2: Caffe2 is a lightweight, modular, and scalable deep learning framework.