グーグル超え狙うディープラーニング企業「ガマロン」の野望 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
現在、世界中のテクノロジー企業がこぞって「ディープラーニング」を導入している。ディープラーニングとは、ディープ・ニューラル・ネットワークを用いた機械学習で、例えば猫をあらゆる角度から撮影した画像1万点をニューラルネットワークに学習させると、猫を認識できるようになる。しかし、犬の画像を混ぜてしまうと、システムに混乱が生じる。 AI開発を手掛けるスタートアップ「ガマロン（Gamalon）」は2月14日、数点のデータを学習させるだけで、ディープラーニングと同等の成果を挙げることが可能な機械学習技術の開発に成功したと発表した。 ガマロンは、統計モデルを用いた「ベイジアンプログラム合成」により、少ないデータ量で学習させることを可能にした。例えば、システムに猫のひげ、しっぽ、目の画像を学習させると、AIは自ら予測モデルを組み立ててそれが猫であると認識できるようになる。新たな情報が加わるとモデルが更新さ
ついに登場！Salesforce Einstein とは？ すべてのお客様にAI（人工知能）を
Appleが提供しているSiriは、数秒のうちに何千とある上映映画の情報を分析し、あなたが今いる場所から見に行くのにベストな時間と映画館情報をおススメとして提示してくれます。Spotifyは、あなたの音楽の好みを把握してパーソナライズされたプレイリストを作成してくれます。そして、Facebookは、写真に写るお友達の顔を即座に識別し、ほぼ98%の精度でタグ付けを提案してくれます。こうしたすべてのことが、自然言語処理やディープラーニング、機械学習といった複雑かつ高度技術ソリューションであるAI（人工知能）によって実現されています。AIのおかげで、私たちの生活におけるすべての行動がさらにスマートに、生産的になるのです。 もはや多くの企業にとって、テクノロジーの専門性やインフラストラクチャ、その他のリソースにAIソリューションを取り込むことはエンタープライズアプリを活用する上で非常に重要事項とな
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
Deep Learning | Udacity
Dive into deep learning with this practical course on TensorFlow and the Keras API. Gain an intuitive understanding of neural networks without the dense jargon. Learn to build, train, and optimize your own networks using TensorFlow. The course also introduces transfer learning, leveraging pre-trained models for enhanced performance. Designed for swift proficiency, this course prioritizes hands-on
Deep learningの概要とドメインモデルの変遷
Deep Learningの概要、最近の成果と、フレームワーク実装者の視点で見たドメインモデルの変遷について。Read less
Keras Documentation
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
Deep Learningの技術と未来
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
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グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表
Speech Recognition and Deep Learning
The neural networks behind Google Voice transcription