TensorFlowで Hello Worldを動かしてみた&その解説 | DevelopersIO
平田です。TensorFlowという機械学習ライブラリが流行っているようなので、とりあえず触ってみました。 ということで、まずはHello worldと、その解説を行っていきたいと思います。 セットアップ & Hello world まずは、Tensorflowをローカル上にインストールしていきます。今回はOSX上に環境を作っていきます。 はじめにvirtualenvを利用して、tensorflow用の環境を作成します。 tensorflowは今のところpython 2.7上でのみ動くようなので、これに揃えて環境を作成していきます。 $ # python バージョン確認 $ python —version Python 2.7.10 $ # virtualenvのインストール $ easy_install pip $ pip install virtualenv $ # virtualen
【即スマホで試せる】55の深層学習実装 on Google Seedbank - 画像分類から翻訳、音楽生成まで - Qiita
実行手順 PCブラウザ リンク先から Open Seed in Colab を押す ソースコードは、セルを選択し 左上の再生ボタンを押す または Shift + Return で実行できる。 基本GPUを利用により、コード実行時に早く進められる メニューの ランタイム> ランタイムのタイプを変更 から、 ハードウェアアクセラレータ に GPU を選択 スマホブラウザ iOS/AndroidいずれかのChromeでリンク先を開き、 Open Seed in Colab を押し、実行方法は同上 領域別のSeedリストと簡易解説 以降の画像は、特に注釈のない限り Seedbank から引用したものです 画像や動画 Image & Video 基本のMNISTから動画のコンテキスト推定までの分類、DeepDreamに始まりCycleGANなどメジャーなGANが動かせます。 分類 Classific
Machine Learning | Google for Developers
A new and improved version of Machine Learning Crash Course is coming in August 2024. Stay tuned!
「AlphaGo Zero」──ビッグデータ不要のAI棋士が自己対局のみで世界最強に
米Alphabet傘下のDeepMindは10月18日（現地時間）、過去の試合データを使わず、自己対局のみでスキルアップする新囲碁AI「AlphaGo Zero」を発表した。生まれてから40日後には、5月に世界最強棋士、柯潔（カ・ケツ）九段を破った「AlphaGo Master」に完勝し、世界最強棋士になった。 AlphaGo Zeroに囲碁のルール以外をいっさい与えず、強化学習式で自分自身と対戦させたところ、最初は初心者のような対局を行っていたが、3日目には韓国のプロ棋士・李世ドル氏を破った初代AlphaGoに100対0で勝ち、40日目には5月の引退後も成長していた最新版AlphaGoにも完勝した。 また、AlphaGo Zeroは1つのニューラルネットワークしか使わないなど、これまでのバージョンより省力化しており、李世ドル氏を破ったAlphaGoは48個のTPUが必要だったのに対し、わ
AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで - A Successful Failure
2016年06月03日 AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで Tweet Google DeepMindによって開発されたAlphaGoが世界最強のプロ囲碁棋士の1人である李世ドルを4勝1敗で破ったことは世界に衝撃を与えた。現時点でAlphaGoは世界ランキングにおいて柯潔九段に次ぐ2位につけており、もし柯潔九段との対戦が実現すれば誰をも寄せ付けない孤高のトップに君臨することだろう。 もともと囲碁は将棋やチェスに比べて場合の数が膨大であり（チェス=10120, 将棋=10220, 囲碁=10360）、コンピュータには複雑すぎて人間よりも強くなるにはまだしばらくの時間がかかると見られていた。実際、将棋でプロを圧倒する実力を達成した（参考: コンピュータ将棋のトッププロを凌ぐ強さが確認されるまで）情報処理学会は、次の目標として囲碁を挙げていたところだった。最後に残ったグランドチャレ
またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
Announcing Google Cloud Video Intelligence API, and more Cloud Machine Learning updates | Google Cloud Blog
Artificial intelligence is playing an increasingly essential role in the enterprise, however, more and more businesses find themselves struggling to keep up. One of our most important goals is to make machine learning a transformational tool for organizations of any size, industry or sophistication. ">Artificial intelligence is playing an increasingly essential role in the enterprise, however, mor
14台のロボットアームに分散自己学習させて人間が数年かけて覚える動作を爆速で経験して身につけさせる恐るべきムービーをGoogleが公開
コンピューターやロボットが自分で学習することで能力を身に付けていくディープラーニングの技術が話題にのぼることが多くなりました、この技術の本当に優れている点の一つには、複数の学習を同時並行で進める分散型の自己学習が可能である点が挙げられます。数々のロボット・AI（人工知能）の研究が行われているGoogleでは、14台のロボットを使った分散型自己学習が行われており、人間よりも速い速度で動作をマスターして行く様子がムービーに収められています。 Research Blog: Deep Learning for Robots: Learning from Large-Scale Interaction http://googleresearch.blogspot.jp/2016/03/deep-learning-for-robots-learning-from.html 14 robot arms
AlphaGoとトップ棋士の対局を観戦しよう！ - あんちべ！
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
TechCrunch | Startup and Technology News
Shopify has acquired Threads.com, the Seqiuoa-backed Slack alternative, Threads said on its website. The companies didn’t disclose the terms of the deal but said that the Threads.com team will join… Two senior police officials in Bangladesh are accused of collecting and selling citizens’ personal information to criminals on Telegram.
グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート （ニュースイッチ） - Yahoo!ニュース
ディープラーニング（深層学習）が無料で学べます！ 米グーグルは、脚光を浴びる深層学習をテーマにした3カ月間の無料オンラインコースを始めた。教育サービスをインターネット経由で提供する大規模公開オンライン講座（MOOC＝ムーク）の一つで、グーグルやフェイスブックといったテクノロジー企業と協力して講座を提供し、ネット上の「シリコンバレーの大学」とも言われる米ユダシティー（Udacity）上で提供される。世界中どこからでも英語で受講できる。 すでにグーグルは、深層学習ソフトの「テンソルフロー（TensorFlow）」を2015年11月にオープンソース化し、無償提供に踏み切っている。こうした一連の活動で、深層学習の知識や考え方を広く行き渡らせるのが目的という。 このコースは初心者向けではなく、エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグ
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
TensorFlowのTutrialの解説と機械学習の実験をした。 - のんびりしているエンジニアの日記
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
Google、ディープラーニングをサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開
Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。ライセンスはApache 2.0オープンソースラインセンスです。 Googleはすでに数年前からディープラーニングを同社のサービスに組み込んでいます。「私たちが社内でディープラーニングの基盤である「DistBelief」を開発したのは2011年のことだ」（ブログ「TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone」から）。 TensorFlowは、このDistBeliefをさらに強化したものだと説明されています。 TensorFlow is general, flexible, portable, e
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https://www.udacity.com/course/progress
[PDF]TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems (Preliminary White Paper, November 9, 2015)
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