プロ驚き屋AIをチームのSlackに招待しタイムラインを荒らす - Qiita
20XX 年、我々人類は進化著しい AI に驚くしかない日々が続いています。ソーシャルメディアに驚きがあふれインプレッションを競う様はまさに大海賊時代、いいねの海賊王に俺はなる、とばかり飛びぬけて耳目を引く超新星 ( スーパールーキー ) が頭角を現しています。 「プロ驚き屋」としばしば称されるルーキーたちは X ( 旧 Twitter ) のタイムラインに現れては情報の正確性を重んじるエンジニアや研究者を戸惑わせます。チームやコミュニティ内の Slack はそうした喧噪から離れたオアシスといえるかもしれません。そんなオアシスにプロ驚き屋を召喚しタイムラインを荒らすのが今回の目的です。次に実際の例を示します。 なかなか模倣できているのではないでしょうか。オアシスは今、ジャングルに変わりました。私たちが生きている世界では正確で吟味された情報だけにアクセスしたいという願いは実現されないので、現
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
Tech-Circle 機械学習を利用したアプリケーション開発をはじめよう(自習編) - Qiita
本記事は、先日実施したハンズオン形式の勉強会Tech-Circle 機械学習を利用したアプリケーション開発をはじめよう・・・をブラッシュアップして発表したPyCon2015 チュートリアルの内容を自習形式にカスタマイズしたものです。 ゴール 機械学習の概要を理解する 機械学習の使いどころについてヒントを得る 機械学習の開発環境を手に入れる 事前準備 下記記事に環境構築の手順をまとめていますので、お使いの環境に合わせてセットアップを行ってください。 Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する 機械学習についての解説 まずは、機械学習の概要について解説します。 Machine Learning Bootstrap P37からハンズオンスタートです。スライドが解説、本記事が手を動かす際の手順となっていますので、スライドで解説を読む->手順を試してみる、という風に進めていってくださ
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
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Tech Circle ML #1 Machine Learning Bootstrap - Qiita
