citrus_gingerのブックマーク / 2019年10月2日

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2019年10月2日のブックマーク (4件)

ディープラーニング実践入門〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。はじめまして。宮本優一と申します。最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、「なんか難しそう」「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」という声が聞こえてきます。そこで！この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
citrus_ginger 2019/10/02
keras

機械学習
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[iOS 11] Core MLで焼き鳥を機械学習させてみた
Core ML Core MLは、学習モデル等をiOS / macOS上で利用する際に、開発者が専門的な知識を必要とせずに扱えるように補助するフレームワークです。WWDC2017で発表された際は、ARKitに並んで現地で反響の大きかった発表でした。 iOSでは、Core ML発表以前から機械学習を取り入れようとはしていました。ただ、そのためにはCIImageを利用した画像処理や、学習モデルへの入出力などのコーディングといった専門的な知識が必要でした。 Core MLの登場で学習モデルを確保できれば、以下の機能を使ってiOS / macOSアプリで機械学習しやすくなります。学習モデルをiOS / macOSアプリで扱える形式に変換する（Core ML model） Core ML modelへの入力と出力を補助するフレームワークアプリ内に組み込み、学習結果を受け取ることに特化したCore
citrus_ginger 2019/10/02
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TensorFlow入門
TensorFlowを使ってディープラーニングの基礎が体験できる連載。TensorFlowの概要から、インストール方法、CNN／RNNモデルの実装体験、TensorBoardの使い方までを解説する。全8回【完結】（ 3時間30分）必須条件：機械学習の基礎知識が必要です（※「深層学習入門」参照）。自前のPCか、クラウド環境を使う必要があります。GPUがなくてもOKです（TensorFlowのCPU版／GPU版、両対応です）。GPUを使う場合、事前に環境を構築してください（※「環境構築入門」参照）。 Windows／macOS／Ubuntuに対応しています。高校レベルの数学の知識が必要ですが、理解できなくても体験可能。こんな方にお勧め：ディープラーニングを体験してみたい方 TensorFlowを体験し、その基礎知識を身に付けたい方 CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を
citrus_ginger 2019/10/02
AI
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CNN（Convolutional Neural Network）を理解しよう（TensorFlow編） - Deep Insider
第4回　CNN（Convolutional Neural Network）を理解しよう（TensorFlow編）：TensorFlow入門画像認識でよく使われるディープラーニングの代表的手法「CNN」を解説。「畳み込み」「プーリング」「活性化関数」「CNNのネットワーク構成」「ソフトマックス関数」といった基礎と、注意点を押さえよう。
citrus_ginger 2019/10/02
AI
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