Google Colaboratoryを便利に使うためのTIPSまとめ - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryをもっと便利に使いたい ブラウザさえあれば、環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory（以下Google Colab）」。Windows PC等で手元に適切なPython環境が無い場合や、手元の環境を崩したくないとき、GPUを活用したいときなど幅広く活用しています（詳細は以下記事参照下さい）。 そんな中、よく使うコマンドやTIPS、使いたいときに探すのに時間がかかるのが多いため、一度まとめてみることにしました。 以下に本記事で紹介するコマンドをまとめたGoogle Colabのノートブックのリンクを貼っておくので、こちらも好きにコピーして使用してもらってOKです。 Google Colab Tips集 スペック確認 OS確認 !cat /etc/issue 容量確認 !cat /etc/issu
![Google Colaboratoryを便利に使うためのTIPSまとめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0c0dc3d9ccad91c577a8cd39bce3f4a2cc7d00c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F8c2f47e09c0365a620c17e1de95ddb5c6b3ebe85%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20181206%252F20181206221739.png)
TensorFlow 2.0 is now available!
Posted by the TensorFlow Team Earlier this year, we announced TensorFlow 2.0 in alpha at the TensorFlow Dev Summit. Today, we’re delighted to announce that the final release of TensorFlow 2.0 is now available! Learn how to install it here. TensorFlow 2.0 is driven by the community telling us they want an easy-to-use platform that is both flexible and powerful, and which supports deployment to any
TensorFlowの基礎 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? きっと今後も似たような話をすることが多そうなのでQiitaのプレゼンテーションモードにしてみようとも思ったらうまくいかなかったので、結局PDF化したものをSpakerDeckに用意しましたが、それなりに書いたのでQiitaの方も残しておきます。 SpeakerDeckにあるものと内容としてはほぼ同じです。 TensorFlowの概要 まずはTensorFlowの概要っぽい部分のお話です。 TensorFlowとは？ TensorFlowのサイト Googleがオープンソース化した機械学習ライブラリ 2015年11月に公開 Google社
機械学習の初心者でもすぐに出来るTensorFlowのインストール方法
TensorFlowは、分散学習をサポートしているGoogle製の実績あるディープラーニングライブラリです。 PythonやUNIXの扱いには慣れていて、それほど機械学習や数学にはあまり触れたことが無い方や、逆にアカデミックな世界にいるもののプログラミングをそれほど得意としていない方までディープラーニングを使ってみようと感じている人は増えてきているのではないでしょうか。 そこで、本記事ではそういった方でも、すぐにTensorFlowを使い始められるようにインストール方法を解説しています。おそらく、長くとも５分程度で終わるはずです。 pyenvの環境構築 pyenvは、複数のPythonのバージョンを管理できるコマンドラインツールでPython2.x系の環境や3.x系の環境を複数持っておくことで使いたいツールをすぐに試すことが出来るようになります。 pyenvが無くてもTensorFlowを
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI
実践 Deep Learning
2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython 3プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Pythonの基礎があれば誰でも本書を始めることができます。 監訳者まえがき まえがき 1章 ニューラルネットワーク 1.1 知的な機械を作るということ 1.2 従来のプログラムの限界 1.3 機械学習のしくみ 1.4 ニューロン 1.5 線形パーセプトロンをニューロンとして表現する 1.6 フィードフォワードニュー
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
KerasをTensorFlowバックエンドで試してみた：「もっと多くの人に機械学習とDeep Learningを」という時代の幕開け - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（左：Keras、右：MXnet） Kaggle Masterの間ではMXnetよりさらに人気なDeep Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。 Keras Documentation 結構苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。なおKerasの概要と全体像についてはid:aidiaryさんが詳細な解説を書いて下さっているので、そちらの方を是非お読み下さい。 追記 Kerasは人気のフレームワークなので、僕なんぞがこんなブログ記事を書く前から素晴らしい紹介記事・スクリプトが幾つもあります。こちらでは参考までに以下のお二方のものをご紹介させていただきます。 Kerasはレゴブロックを組み合わせるかのようにして、簡単にディープラーニングのモデルを作成できる便利なライブラリです。これを使って楽し
TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – ClasCat® AI Research
TensorFlow : コード解説 : ML 初心者向けの MNIST * 本ページのベースとなっている TensorFlow : Get Started : ML 初心者向けの MNIST は TensorFlow のバージョンアップに伴い、大幅に加筆修正されましたが本ページには反映されておりません。必要ならばリンク先を参照してください。(03/19/2017) * (Obsolete) TensorFlow : Tutorials : ML 初心者向けの MNIST に、数式は排除/コード重視の方針で詳細な解説を加筆したものです。 データセットはまた、どの数字かを教えてくれる各画像へのラベルを含みます。例えば、上の画像へのラベルは 5, 0, 4 そして 1 です。 このチュートリアルでは、画像を見てどの数字であるか予測できるようにモデルを訓練していきます。我々の目的は Tensor
Gym
Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments# The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems: import gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info = env.reset(seed=42) for _ in range(1000): action = policy(observation) # User-defined policy function observation, reward, ter
TensorFlow : Get Started : 基本的な使い方 – ClassCat® AI Research
TensorFlow を利用するためには、TensorFlow がどのようにして: 計算をグラフとして表すか、 グラフをセッションのコンテキストで実行するか、 データをテンソルとして表すか、 変数の状態を保持するか、 任意の演算に対してデータを供給し取得するために（どのように） “供給/取得” (feeds/fetches) を使用するか、 を理解する必要があります。 TensorFlow 概要 TensorFlow は計算をグラフとして表すプログラミング・システムです。グラフのノードは（operation(s) の略で）OP(s) と呼ばれます。OP はゼロあるいはそれ以上のテンソルを受け取り、何某かの計算を実行し、ゼロあるいはそれ以上のテンソルを生成します。テンソルは型づけられた多次元配列です。例えば、画像のミニバッチを次元 [batch, height, width, channel
TensorFlowのキーコンセプト: Opノード、セッション、変数 - Qiita
はじめに TensorFlowは、「データフローグラフ」という形で計算を表現し、機械学習をプログラミングします。この形式は、大規模な並列計算を行うのに有用とされています(参考記事)が、スクリプトを上から下に読んで計算を行う普通のプログラミング言語とは考え方が異なるので、はじめは少しとっくきづらさがあります。 そこで、この記事では、TensorFlowのプログラミングで必要になる3つのキーコンセプト Opノード セッション 変数 について簡単に説明します。 データフローグラフとOpノード 「データフローグラフ」はノードといわれる計算ブロックのようなものをエッジといわれる線で繋げたもので、データはノードからノードへ、エッジのつながり方に従って受け渡され、計算が行われます。 似たようなプログラミング手法は、SIMULINKやUnreal Engine4のBlueprintでも見られますね。 Te
深層学習ライブラリ Keras - 人工知能に関する断創録
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
機械学習 名古屋 第３回勉強会 ディープラーニングその1 (2016/04/16 13:00〜)
場所がなかなか見つからず、前回より時間が空いてしまいました。すいません。 今回よりディープラーニングを多めに勉強していきたいと思います。 読書会と実装を行います。読書会は本を購入しておいて下さい。 実装は、Googleが開発したTensorFlowで行います。 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。テーマはどんな内容でも結構です。 今回、場所が少し駅より遠くて申し訳ないのですが、ぜひ、参加ください。いつものように、勉強会のあとは、懇親会を行います。会場はこちらです。 http://s.tabelog.com/aichi/A2301/A230112/23010314/?lid=header_restaurant_detail_map 5時30分より あと今回の勉強会の概要をこちらにも書いてます。 https://hackmd.io/JwDgJgxhDMBMCGBaAjNEAzR
TensorFlowでディープラーニングによる『キュウリ』の仕分け | Workpiles
ディープラーニングを使ってキュウリの仕分け（選果とも言う）をしてみました。 今回試してみたのは、TensorFlowのチュートリアル『Deep MNIST for Experts』の畳み込みニューラルネットワークに少し手を加え、キュウリの仕分け作業をやらせてみるとう試みです。 キュウリをWebカメラで撮影した画像により、仕分けを行います。 キュウリの仕分けとは キュウリの仕分けとは、出荷する際に傷や病気があるものを弾いたり、形や色合い、大きさによりランク別に選別したりする作業です。 選別には、とくに統一規格があるわけではなく、各農家によって独自ルールがあったりします。 （主に、出荷先の希望、市場での値の付き方、作業効率などにより決めていると思われる） さて、うちの仕分けルールは、だいたいこんな感じになります。（実際にはもう少し細かいのですが…） 2L〜2S:良品。色艶がよく、比較的まっすぐ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ
TensorFlow MNIST For ML Beginners チュートリアルの実施 - Qiita
[TensorFlowで株価予想] 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション - Qiita![[TensorFlowで株価予想] 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8253f9b23f6242bff040edd3017a02e6109be218/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzMzcwNCUyRmVjN2NhM2ZlMDkxYWQ0NjAxZWJlYzZhNWJiMWYzOTMwZDNkNWIwNzMlMkZsYXJnZS5wbmclM0YxNjM3MDg3NzY0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWQyYWI1MmRlMjNjNTZmYzM3MGUzMTA2Nzg1ODgyNTdi%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D405056e52d61f8ead8149adbc09a89a1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9MjZjYzg1ZmM1Y2JiNjUzOTU5MjkyNDJjZDAxMmZjNjc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De05bc48efe03eb41d04b05472180e9d5)
TensorFlowのAPIメモ（Python） - Qiita
[TF]TensorflowのAPIについて - Qiita![[TF]TensorflowのAPIについて - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/756893516986b4a6275917d3e17b040167bbd078/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwNTIzJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MTIwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTlmNjVlN2Y3NTE0MGQwZWNmYjAwNzhkMmM3ZDJmMTZj%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1c718de2b30c00590130a4e7c1781925%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCVEYlNURUZW5zb3JmbG93JUUzJTgxJUFFQVBJJUUzJTgxJUFCJUUzJTgxJUE0JUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUE2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9ZmMxNmFiOWVlYzRlZTc5NGMzZTg2MDI4ZjIzNzQwOGY%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTllZGIzOTQ1YThjNDUxMjIwMWZhYTU3YjM2MTYwODI5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df230d43e5fe5e802ea58b3f3f9f1a841)
