ディープラーニングで「顔が似ているAV女優を教えてくれるbot」を構築 - Qiita
概要 Facebook Messenger APIを利用して、 画像をアップロードすると、似ているAV女優を教えてくれるbotを実装しました。 システム構成 Bot応答を行うサーバは諸般の都合によりGo、画像判別はPython(顔検出はOpenCV、分類用の畳込みニューラルネットワークはTensorFlow)で作成しています。 尚、言語間のI/FはgRPCでGoからPythonにRPCを行っています。 実装 Go側 Facebook MessengerからのWebhookを受信して、bot応答を行うWorkerプロセスです。 Messenger Bot Server WebサーバにはGinを利用しています。 難しい事は特にないですが、トラフィックが増えた際、複数のユーザからのメッセージをまとめてWebhookにPOSTする事があるようなので、 エンタープライズで利用するならそのあたりを注意
Googleの猫認識 (Deep Learning) - 大人になってからの再学習
今から約1年前（2012年6月下旬ごろ）、ネット上で下の画像とともに 「Googleの研究開発によってコンピュータが猫を認識できるようになった」 というニュースが飛び回り、あちこちで話題になった。 例えば、次のようなサイトで大きく取り上げられた。 ・Google、大規模人工ニューロンネットワークを用いた研究成果を紹介|日経BP社 ITニュースPRO ・猫を認識できるGoogleの巨大頭脳 | WIRED.kp ・Google、脳のシミュレーションで成果……猫を認識 | RBB TODAY これらのサイトの記事では、だいたい次のように紹介されている。 今回の研究成果では、コンピューターは猫がどういうものであるか人間に教えられること無く、自力で理解した。 http://www.rbbtoday.com/article/2012/06/27/90985.html 1週間にわたりYouTubeビデ
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
PRML合宿まとめサイト
■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
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深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
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