［書評］日本語初の「モバイルアプリ開発者向け」機械学習・ディープラーニング解説書 - その後のその後
「iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門」をご恵贈いただきました。機械学習関連の技術書は数あれど、モバイルアプリ開発者向けを謳ったものは日本語では初だと思います。 iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門posted with amazlet at 19.01.24布留川 英一 ボーンデジタル (2019-01-26) 売り上げランキング: 171,507 Amazon.co.jpで詳細を見る モバイル向けというとCore ML/ML Kit等の学習済みモデルを活用するフレームワークやツール群を想起しますが、本書ではCreate ML、Turi Create、TensorFlow、Cloud AutoMLといったモデル作成側についても解説されています。 また目次を見るとわかりますが、機械学習／ディープラーニングの定番
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
週刊少年ジャンプの短命作品を，機械学習で予測する （前編：データ分析） - Qiita
1. はじめに 週刊少年ジャンプ（以下，ジャンプ）は，日本で最も売れている漫画雑誌1です．言うまでもなく，私は大ファンです． ジャンプ編集部の連載会議は非常にシビアです．ジャンプ作家の奮闘を描いたフィクション漫画「バクマン。」では，編集部が毎号の読者アンケートをもとに各漫画の人気を評価し，掲載順や打ち切り作品を決定する様子が描かれています2．連載開始から10週以内（単行本約1冊分）で連載が打ち切られてしまうことも珍しくありません．とても厳しい世界です． 本記事では，機械学習を使って，短命作品（10週以内に終了する作品）の予測を行います．究極の目標は，ジャンプ編集部より先に打ち切り作品を予測し，好みの作品が危ない場合はアンケートを出して打ち切りを回避することです3．我々は読者アンケートの結果を知ることができないので，掲載順の履歴を入力とし，短命作品か否かを出力する多層パーセプトロン4をTen
(自分が思う)web的なコンテンツの、アカデミックな世界に対する敗北
TensorFlowを勉強するにはスタンフォードのこの講義資料が良く出来ているぜ、と言われた。 http://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html へー、と思って読んでいたら、4日目の所のword2vecのスライドが良く分からない。 word2vecは以前深層学習の本で一通り読んだのだけどあんまりしっかり理解出来た気がしていなかったので、いい機会だ、とちょっとぐぐって解説でも読もうと思った。 これがさっぱり分からんのばかりひっかかる。 仕方ない、と元論文を読むと、大分理解は進んだが、幾つか分からない所がある。 うーん、どうしたもんかなぁ、と思っていた所、上記講義には参照として、別のコースへのリンクがあった。 そこのスライドが素晴らしい。 http://web.stanford.edu/class/cs224n/lectures/cs224n
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ
アイドル顔識別のためのデータ収集 をコツコツ続けて それなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。 まだだいぶ歪んでいたりで あまりキレイじゃないけど…。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。 分類タスクとは逆方向の変換、複数のモデル定義などがあってなかなか理解が難しい部分もあったけど、作ってみるとそこまで難しくはなく、出来上がっていく過程を見るのが楽しいし とても面白い。 DCGANとは "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"、略してDCGAN。こちらの論文で有名になった、のかな？ [1511.06434] Unsupervise
グーグルのオープンソース機械学習システム「TensorFlow」--開発者が現状を報告
Googleは1月13日、オープンソース提供している機械学習システム用ツールキット「TensorFlow」について、都内でメディア向け説明会を開催した。TensorFlowの開発者が概要を解説したほか、オープンソース化の目的や今後の展望を述べ、さまざまな質問に直接答えた。 説明を担当したのは、Googleエンジニアリング部門リサーチサイエンティストのMike Schuster氏。同氏は、奈良先端科学技術大学で工学博士号を取得し、NTTでニューラルネットワークや音声認識システムの研究開発に携わるなど、日本と縁の深い人物である。 Googleでは音声認識システムの開発に取り組み、同社初の日本語および韓国語用の音声認識モデルを構築。その後、大規模ニューラルネットワークの実現を目指すプロジェクト「Google Brain」に参加し、現在はTensorFlowの開発を担当している。 同氏の開発するT
GoogleとUDACITY、「TensorFlow」で学ぶディープラーニング講座を開設
米Googleは1月21日（現地時間）、無料オンライン学習プログラム（MOOC）UDACITYと協力し、ディープラーニングを学べる無料コース「Deep Learning：Taking machine learning to the next level」を開設したと発表した。 この短期間の集中コース（約3カ月）は、ニューラルネットワークやLong short term memory network（LSTM）など、ディープラーニングの基本を学べる。学習にはGoogleが昨年11月にオープンソース化した機械学習システム「TensorFlow」を使う。 このコースを履修すると、機械学習のナノ学位を取得できる上級コース「Machine Learning Engineer Nanodegree」（月額199ドルから）を受講できる。 Googleは「このコースの目標は、機械学習に高い関心のある人々に
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
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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