Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Python3でGoogle SpreadsheetをDBのように利用する
07 Nov 2015 SpreadsheetからAPIでデータ呼び出してRDBのように使えば便利だなぁ、と思ったのでやってみました。 社内のデータのやり取りにGoogle Spreadsheetを使うこと多く、 「もうこれRDB的使えばいいよ」って話になりました。 ##環境 Python3 Windows 8.1 ##利用するライブラリ 通常、SpreadsheetのAPIをPythonから使うにはgdataが一般的ですがPython3をサポートしていません。 そこで今回はPython3をサポートしているgspreadを利用します。 gspread gspread api reference またAPI認証処理にはAPI Client Library for Pythonを利用します。 なお補足注意すると、スプレッドシートのデータを直接読む部分についてはAPI Client Librar
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
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