こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
Word2VecをPythonでやってみる | Foolean – 備忘録風雑記ブログ
2016-08-27自然言語処理Python, Word2Vec ちょっと前から、自然言語処理分野を騒がせている「Word2Vec」という手法があります。これは、文章(単語の羅列)から単語の前後関係やらを用いて、単語のベクトルを学習しようと言うものです(たぶん)。 このベクトルというのが面白いもので、ベクトル間の距離が小さ(内積が大き)ければ、その二つの言葉は近い存在(ex. 犬と猫 や JPGとPNG など)ということになります。さらに、ベクトルであるがゆえに、それらの足し算・引き算ができます。このことが意味するのは･･･。 突然ですが、あなたは以下の式の「？」には何が当てはまると思いますか？ 王様 – 男性 + 女性 = ? 初見では、いまいちパッとこないかもしれませんが、この式が一番有名な例となっております。で、この式は「女王」がいい感じに当てはまるはずです。おまけに、もう一つ例を挙
【書評】 「実践 Appium」を読んで、モバイルアプリの品質を高めよう | DevelopersIO
実践 Appium この度 O'Reilly Japan 様より 実践 Appium を弊社に寄贈いただきました。ありがとうございます！ Appium は、モバイルアプリをメインターゲットとした GUI テストツールです。「実践 Appium」は、Appium を使い始めるための環境作りから、実践的な使い方まで包括的に書かれている解説書です。 Seleniumをベースにした、マルチプラットフォームかつネイティブ、ハイブリッド、モバイルWebをまとめて一つのツールで対応できるモバイル向けGUIテストツール、Appium。本書はAppiumについて、基礎から応用までをまとめた包括的な解説書です。 Appiumを使い始めるための準備やインストールから、Appium GUIについて、Appiumがサポートする各種モバイルアプリ向けのスクリプトの書き方、実機上でのモバイルアプリのテストの仕方、さらに
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV） - Qiita
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
Seleniumとの格闘の記憶 - Qiita
最初に この記事はSelenium/Appium Advent Calendar 2016の25日の記事になります。遠慮の塊の大トリいただきました。 出会い Seleniumと出会ったのはまだ私が2社目にいた時です。 業務用パッケージソフトウェアベンダーでエンジニアとして働いていました。 携わっている製品を旧バージョン1から新バージョン2に刷新するにあたり、品質をどう保つかというところが問題になって、自動テストの話になりました。 当時確か色々なWeb画面自動テストのツール3があって、比較の結果、Seleniumを使うことになりました。 Selenium2 今はもうSelenium3が出ていますが、当時はSelenium2が出たばかりでした。 今と違いChromeだけ専用のexeを使って動作していたため、IEなんてエラー出て止まるは、動いたとしてももっさりだわで、マルチブラウザのテストを目的
2016年に終了した30のスタートアップサービスとその理由 デザイン会社 ビートラックス: ブログ
多くのスタートアップが生まれ、その大部分が消えていく中で「ハッタリ系スタートアップ大賞」で紹介したようなド派手に弾けるスタートアップから、ひっそりと幕を閉じたサービスまで、多くの企業が消滅していった。 btraxが注目する30のスタートアップ そもそもスタートアップとは、”新しいビジネスモデルを開発し、ごく短時間のうちに急激な成長とエクジットを狙う事で一獲千金を狙う人々の一時的な集合体“であることを考えると、ほとんどが無くなるもの理解できる。失敗から学ぶことができれば、それは必ずしも悪いことではないのかもしれない。 ベンチャー企業とスタートアップ その定義と違いとは？ では、2016年に終了したスタートアップとそこから学べる教訓を紹介する。 Rdioサービス概要: オンラインラジオサービス 主要投資家: Atomico, Mangrove Capital Partners 資金調達額: $
実務の現場においてモデリング（統計学的・機械学習的問わず）を行う上での注意点を挙げてみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
気が付いたら僕がデータ分析業界に身を置くようになってそろそろ5年近くになるんですね*1。この5年間の間に色々勉強したり業界内で見聞してきた経験をもとに、「実務の現場においてモデリングを行う上での注意点」についてだらだらと書いてみようと思います。 と言うのも、色々な現場で様々なモデリング（統計学的にせよ機械学習的にせよ）が行われていることが伝わってくるようになった一方で、ともすれば「え？こんな基礎的なポイントも守ってないの？」みたいなとんでもないモデリングがまかり通る現場があると愚痴る声を業界内で聞くことが少なくないので。自戒の意も込めて重要なポイントを備忘録としてブログ記事にまとめておくのも有益かなと思った次第です。 この記事では手法選択（線形・一般化線形・ベイズ＋MCMC・識別関数・識別モデル・生成モデル・樹木モデル・Deep Learning etc.）の話題は割愛しました。一般に、モ
「現時点で本物のAIは存在しない」ガートナー10の誤解に見るAI論議の混迷
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ガートナー ジャパンは2016年10月に「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年」に発表。その中で人工知能（AI）は「過度な期待」のピーク期に位置付けられている。 同社にはAIに関連した問い合わせが増えているが、その多くは事例に関するものであり、多くの企業が早期にAIを導入して実績を作りたいと考えていることがうかがえるという。AIを標榜する製品やサービスが相次いで発表され、AIは百花繚乱の状況とも言える。 その一方でAIへの関心が高まるに連れ、社会にはAIについて多くの誤解が見られるようになっているとの見方を同社は明らかにしている。 同社の顧客の間で特に多く見られるAIに関する誤解を挙げ、さらに日本企業のAI戦略について、
エキスパートたちが語る、Webパフォーマンス最新テクニック
こんにちは、編集長の白石です。 今回は、HTML5 Experts.jpでWebパフォーマンスに関する特集を行うにあたって、エキスパートの皆様による誌上座談会を開催してみました。 通常であれば数時間語っても尽きないような話を、1時間強でみっちり聞いてきました。 Webパフォーマンスの改善について、初心者から上級者まで楽しめる、有用な記事になっているかと思いますのでどうぞお楽しみください。 エキスパート紹介 白石 皆様、本日はお集まりいただいてありがとうございました！まずは簡単に自己紹介をお願いできますでしょうか？ 竹洞 株式会社SpellDataのCEOを務めている、竹洞です。Webパフォーマンスには10年間くらい関わっており、年間200サイトくらいの計測に携わっています。 今度から、Instart Logicのエヴァンジェリストも務めることになりました。Instart Logicは、Ap
ROMs, ISOs, & Games | Emuparadise
ROMs, ISOs, & Games @ Emuparadise: Welcome to our extensive roms section! Here, we have thousands of roms for various systems available for download. We're consistently adding new titles and systems everyday so do make sure you bookmark this page and come back later for more good stuff. Feeling adventurous ? Browse all our sections at once with the new Advanced ROM Browser. Want to help us out by
[レポート] TensorFlow勉強会 （2）が開催されました！ | DevelopersIO
はじめに 先日の 2/10 六本木ヒルズの Google Inc 東京オフィスでTensorFlow勉強会の二回目が開催されました！先日に引き続きブログまとめ枠として参加いたしました。本記事はそのレポート記事となります。 TensorFlowとGoogleのML系サービス(Google Inc クラウドデベロッパーアドボケイト 佐藤一憲氏） Borg 仮想サーバー使っていない 物理マシン（コンテナ） 100~1000のディスクを並列で動かす BigQuery 100億行のレコードを読んで10秒くらい Google Brain Jeff Dean (senior fellow) 作のBigTable、MapReduce DeepLearningは行列計算だけ Inception Architecture（画像認識の行列演算フロー） Googleでは実用段階 AndroidのPhotoアプリ
![[レポート] TensorFlow勉強会 （2）が開催されました！ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
ディープラーニングで英語を読ませる
概要 tensorflowの練習に、英単語（アルファベット文字列）を入れると、その読みとなるカタカナを出力するという機械学習課題をやってみて、まぁいちおう動いているなという程度のものができた。 学習結果をブラウザ内で実行できるよう移植して http://www.jmuk.org/en-ja/ に置いといた。 本文 tensorflowを勉強したのはいいのだけど、なんらかの練習課題をやってみたい、なにかいい課題はないだろうか、と思っていた。個人が趣味でやってみる課題では学習データの準備をどうするかが気になるところだけど、それも簡単にそろうやつがいい。データの手動のタグ付けをしない課題がいい。 などと考えているうちに「英単語を読ませてカタカナにする」という課題を思いついた。たとえば “google” という入力文字列から “グーグル” という文字列を出力させたい。そういう問題になる。 これを学
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独立リーグでプレー中の元日本ハムドラフト１位 正田樹「もう一度ＮＰＢで投げたい」 （東スポWeb） - Yahoo!ニュース