TensorFlow 事例 : Coral を⽤いて回転寿司の会計を⾃動化するくら寿司
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
TensorFlowの使い方 DevFest 2019
TensorFlow の使い方 TensorFlow 2.x とエコシステム bit.ly/2PEEh0s
機械学習を習得するためのTensorflow学習コース、ベスト10 - Qiita
凜ちゃんが可愛すぎて死ぬ。 今や嫁すらも自動生成される時代ですが、やはり作者が丹精込めて描いた画像には、今のところは全然敵いませんね。 と冒頭からの極めて自然な流れで画像認識やら自動生成がどうのこうのいう話に進んでいこうと思っていたのですが、よく考えたらそもそもそのあたりの技術がさっぱりわからなかったので、とりあえず学習コースを見て学んでみようと思います。 以下はjavinpaulによる10 of the Best Tensorflow Courses to Learn Machine Learning from Coursera and Udemyという記事の日本語訳です。 10 of the Best Tensorflow Courses to Learn Machine Learning from Coursera and Udemy 人工知能、データサイエンス、機械学習などに興味を
TensorFlow.jsがChromeでWebWorker上でもWebGL backendで動く - すぎゃーんメモ
tensorflow.js は処理の重さ的に worker で動かしたいのだがまだ WebWorker で動かすと cpu backend に fallback してしまうので、この issue ずっとみてる https://t.co/KYGEQSFwq5— 無糖派層 (@mizchi) July 30, 2019 僕も以前にWebWorker上でTensorFlow.jsを使おうとして WebGL backendで動かないことに気付いて諦めていたのだった。 memo.sugyan.com …と思っていたのだけど、どうも先月くらいの @tensorflow/tfjs@1.2.2 あたりから ChromeではOffscreenCanvasというのを使ってWebWorker上でもWebGL backendで動くようになったようだ。 試してみたところでは 動くのはChromeのみで、Safari
Effective TensorFlow 2.0: ベスト プラクティスと変更点
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 11
TensorFlow2.0の傾向と対策 〜 TensorFlowの消失 - Qiita
はじめに この記事はTensorFlow2.0（以下、TF2.0）のPreview版がPyPIに公開されたことを受け、正式版の公開やその利用に向けて備える記事です。特に、APIの整理に伴って消えたAPIを紹介し、それによってTensorFlowの使い方が大きく変わることの警告を目指します。 また、筆者の属性は、TF歴3年の画像認識屋です。しかし、内容は個人の意見で、別分野の方や別ライブラリユーザーだけでなく、同属性の方からも別の意見が出ると思います。純粋にTF2.0を学びたい方は、他の記事を参考にしてください。 リンク 公式ドキュメント tf.keras以外の高レベルAPIの消滅 tf.layers tf.contrib.slim tf.contrib.layers（slimはtf.contrib.layersを呼んでいる） これらがいつからあるのか調べてみると、「TensorFlowの増
あなたの機械学習システム構築を手助けする、TensorFlow Extended - Qiita
今日では、機械学習が研究者だけでなく個人レベルで利用できるような時代になってきました。これは、計算機の性能向上や機械学習フレームワークなど開発環境の充実、大量データが手に入りやすくなってきたことなどが要因として挙げられます。 一方、機械学習を用いたシステム(以後本記事では機械学習システムと呼びます)の構築にはハードルがあります。データ傾向の変化など、これまでのシステムにない考慮すべき点が多く存在するからです。2015年の論文においては機械学習モデル作成は一部分でしかなく、運用においてはその他の要素が大きく影響すると述べられていますが、現在でも状況は大きく変わっていないように感じます。 出展：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098021 本記事ではGoogleが提供する機械学習システムの開発プラットフォームであるTensorFlow Extended(
TensorFlowで統計モデリング - StatModeling Memorandum
とある勉強会で「TensorFlowで統計モデリング」というタイトルで講義をしました。聴衆はPythonユーザが多く、データ量が大きい問題が多そうだったので、StanよりもTensorFlowで点推定するスキルを伸ばすとメリットが大きいだろうと思ってこのようなタイトルになりました。 発表資料は以下になります。 TensorFlowで統計モデリング from . . 発表資料の途中に出てくるtf_tutorial.htmlとmodeling.htmlの内容は、以下のipynbをhtmlで出力したものです（見づらかったらプログラム名のところをクリックしてGitHubに移動して見てください）。 ちなみに僕が紹介しているTensorFlowの書き方はEager Executionではなく、Define and Runのやや古い書き方です。あまり気にしていませんけど。 ここではTensorFlowを
GoogleがAI HubとKubeflow Pipelinesを発表、機械学習専門家の知見を再利用：ソフトウェアエンジニアが大きな役割果たせる - ＠IT
GoogleがAI HubとKubeflow Pipelinesを発表、機械学習専門家の知見を再利用：ソフトウェアエンジニアが大きな役割果たせる Googleは2018年11月8日（米国時間）、機械学習のパイプラインを容易に構築できるツール「Kubeflow Pipelines」と、機械学習のためのツールやデータのカタログとも呼べる「AI Hub」を発表した。 Googleは2018年11月8日（米国時間）、機械学習のパイプラインを容易に構築できるツール「Kubeflow Pipelines」と、機械学習のためのツールやデータのカタログとも呼べる「AI Hub」を発表した。Kubeflow PipelinesはGitHubで公開されている。また、AI Hubは限定ユーザーとαテスト中。 この2つのツールの目的について、Google CloudでML Platformエンジニアリング ディレ
Google Developers Japan: 機械学習がこれからの Web 体験とインタラクション・デザインの可能性を押し広げる
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Raspberry PiでTensorFlowを走らせた!やはり正式サポートは嬉しい - THE長文日記
ようやっと本家がTensorFlowをRaspberry Piに正式対応したとのことで、嬉しさのあまり喜びの舞を舞う、そんな台風曜日。 昨日は創立記念日だし台風来てるしとりあえず会社を休みにしました。でも暇なので朝からRaspberry Piを買いに行って自宅でTensorFlowをインストールしようと思ったら、いろいろ足りないし雨降ってるので車でヨドバシまででかけて、この際マウスもキーボードも新調するかということでゲーミングキーボードとゲーミングマウスをゲット。なんかガレリアのデフォルトのキーボードはオマケとしてはかなり出来がいいのですが、マウスがなんか速すぎて操作できない。まあ要は設定が自分に合ってなかったということなんだけど、もしかして今のヤングはこの速度がデフォなのか。速すぎないか? ということでマウスも分解能高めのやつを買い、ついでに無接点充電できるマウスパッドも買ってみた。 さ
TensorFlow 1.9 Officially Supports the Raspberry Pi
When TensorFlow was first launched in 2015, we wanted it to be an “open source machine learning framework for everyone”. To do that, we need to run on as many of the platforms that people are using as possible. We’ve long supported Linux, MacOS, Windows, iOS, and Android, but despite the heroic efforts of many contributors, running TensorFlow on a Raspberry Pi has involved a lot of work. Thanks to
Google、機械学習フレームワークTensorFlowを大幅アップデート——SwiftとJavaScriptもサポートへ - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: Paul Sawers / VentureBeat Googleは3月30日、機械学習のフレームワークTensorFlowに関するいくつかのアップデートを公開した。 TensorFlowは、様々な領域の開発者にとって便利なフレームワークを提供し、データサイエンティストに対してAIモデルの開発を始める上での新しい方法を提供するものだ。 TensorFlowは、開発者が機械学習モデルをセットアップし運用する際に使うことができる、もっとも人気のあるプログラミングフレームワークの一つだ。開発者にとっては最初から組み立てることなく、自分のAIのコードを容易に走らせることが可能になる。データが演算の際にどのように動くのかを表現する計算グラフの概念に基づいて組み立てられている。 Google のAI戦略においては非常に重要な部分だ。というのも、TensorFlowは、同社のデ
Google、「TensorFlow 1.5」の提供を開始
「TensorFlow 1.5」では、さまざまな処理をPythonによってただちに実行できる新機能「Eager Execution」がプレビュー版として搭載されており、より簡単かつ直感的にTensorFlowを利用可能になっている。 また、モバイル向けの軽量TensorFlowソリューションである「TensorFlow Lite」も提供される。「TensorFlow Lite」では、あらかじめ訓練済みのTensorFlowモデルを使用するため、トレーニングが不要で、クラウド上のモデルを利用するわけでもないので、モバイル機器での遅延の少ない実行を可能にしている。さらに、Windows版やLinux版では、CUDA 9とcuDNN 7によるGPUアクセラレーションをサポートする。 なお、「TensorFlow 1.5」のリリースにあわせてドキュメントサイトも更新されており、初心者でもアヤメの花
MacでもRaspberry PiでもTensorFlow + Kerasで楽々画像認識 - karaage. [からあげ]
TensorFlow + Kerasが便利 ディープラーニングをするとき、TensorFlowと合わせて使うと便利で有名なのがKerasというライブラリです。Kerasの使い方に関しては、ほけきよ（id:imslotterさん）の以下記事が非常に参考になります。 なので、基本的なことは上記記事を読んでもらうとして（激しい手抜き）、今回は、手っ取り早くKerasを使うとMacやRaspberry Piで画像認識がどれだけ簡単にできてしまうのかということを紹介してみたいと思います。 MacでTensorFlow + Kerasを使った画像認識 環境設定 必要なライブラリは以下です。 Python3(Anagonda3) TensorFlow 1.4.0 Keras 2.1.2 opencv-python 3.3.0.10 Python2でも出来た記憶がありますが、以下でh5pyをインストールし
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モバイルや組み込み向けの「TensorFlow Lite」を発表 | OSDN Magazine
GoogleのTensorFlowチームは11月14日、機械学習向けのライブラリ「TensorFlow Lite」（開発者向けプレビュー）を発表した。モバイルや組み込みデバイス向けに向けた軽量版と位置付けている。 Googleは「TensorFlow」としてオープンソースのデータグラフを利用した数値計算用ソフトウェアライブラリを公開している。TensorFlowの最新版は11月に公開されたバージョン1.4。 今回公開されたTensorFlow Liteは、機械学習がIoTデバイスなど様々なデバイス上のプラットフォームで使われるようになったことを受けて開発されたTensorFlowの軽量版。ディスク上に保存したトレーニング済みのTensorFlowモデルをTensorFlow Liteファイルフォーマットに変換するTensorFlow Lite Converterや、FlatBuffersベ
Google、モバイル・組み込み用「TensorFlow Lite」開発者向けプレビュー版を公開
Googleは11月14日、モバイル・組み込み機器向けの軽量版TensorFlow「TensorFlow Lite」の開発者向けプレビューを公開した。軽量で高速、複数のプラットフォーム（iOS／Android）で動作するのが特徴だ。 TensorFlowは機械学習のための、オープンソースソフトウェアライブラリ。機械学習モデルの採用が過去数年間で急増したため、モバイル・組み込み端末用に展開する必要があった。TensorFlow Liteでは、モバイル・組み込みデバイス上の機械学習モデルで、低レイテンシを実現する。 AndroidのNeural Networks APIをサポートする。アクセラレータが組み込まれている場合には最適化される。 （太田智美） 関連記事 はじめてのAI：Amazon、Google、IBM、Microsoftが公開する、AIを使うための「API」「ライブラリ」「実行環境
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