雑談のためのチャットボットを深層学習自然言語処理モデル（T5）で作る - Qiita
はじめに 普段ニュースサイトや機械学習関連のプロダクトを開発している中村と申します。 もともと大学院まで機械学習を研究しており、最近は自然言語処理が流行っているというニュースを聞きつけて、ずっと興味を持っていました。 （会社のお金で機械学習を勉強したいという願いが最近叶いました。） リモートワーク寂しい問題 最近のコロナ禍により、例にもれず弊社もリモートワークが盛んに行われ、現在ではリモートワークが当たり前になっています。 しかし、もちろん業務は円滑に進むのですが、コミュニケーションの量も少なくなることもまた事実。 ただし、チームメンバーの時間を雑談で奪うのも何か気がひける・・・。 こういうときはエンジニアリングの力で解決するのが、エンジニアという生き物ですよね。 そこで、今回は深層学習による自然言語処理モデルで、雑談のためのチャットボットを構築してみます。 深層学習時代の自然言語処理 今
PyTorchチュートリアル（日本語訳版）
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T
PyTorchでDCGANを作ってみよう
そこで、今回は「CNNなんて怖くない！ その基本を見てみよう」や「PyTorchで畳み込みオートエンコーダーを作ってみよう」などで取り上げた畳み込みニューラルネットワークを利用して、GANを構築してみることにします。 実際の構成は、次のようになります。以下ではConv2dクラスとConvTranspose2dクラスのみを含めてありますが、BatchNorm2dクラスおよびtorch.nnモジュールが提供する活性化関数クラス（torch.nn.Sigmoidクラス、torch.nn.Tanhクラス）も使用します。訓練データと偽物のデータの識別と偽物データの生成の中心的な処理はこれら2つのクラスが請け負うということです。 識別器（ディスクリミネーター）では、CNNで使用するConv2dクラスにより訓練データおよび生成器（ジェネレーター）から入力されたデータを最終的に0～1の値へと変換していきま
Kubernetes上で利用できる機械学習ツールキット「Kubeflow 1.0」リリース | OSDN Magazine
Kubernetes上で動作する機械学習ツールキット「Kubeflow」の開発チームは3月3日、「Kubeflow 1.0」を公開した。モデルの開発や実装のためのコア技術の安定性を図った。 Kubeflowは、Kubernetes上で機械学習のワークフローを実装するツールキット。2017年12月にオープンソースプロジェクトとして公開された。シンプル、拡張性、移植性にフォーカスし、すべてのKubernetes環境上で実行できることを目標としている。データサイエンス分野で広く使われている「Jupyter notebooks」との連携機能やTensorFlowモデルのトレーニング、学習モデルの「TensorFlow Serving」コンテナ形式でのエクスポート、機械学習ワークフローのデプロイや管理のための包括的なソリューションである「Kubeflow Pipelines」の提供といった機能が特徴
第3回 PyTorchによるディープラーニング実装手順の基本
前々回はPyTorchの核となる部分を、前回はPyTorchの基礎部分といえる「テンソルとデータ型」の説明を行った。今回は、4層のディープニューラルネットワークを題材に、PyTorchによる基本的な実装方法と一連の流れを解説する。 全3回の大まかな流れは以下の通りである。 （1）ニューロンのモデル定義 （2）フォワードプロパゲーション（順伝播） （3）バックプロパゲーション（逆伝播）と自動微分（Autograd） （4）PyTorchの基礎： テンソルとデータ型 （5）データセットとデータローダー（DataLoader） （6）ディープニューラルネットのモデル定義 （7）学習／最適化（オプティマイザ） （8）評価／精度検証 このうち、（1）～（3）は前々回、（4）は前回で説明済みである。今回は（5）～（8）を説明する。それでは、前々回の核となる部分を簡単に振り返ったうえで、さっそく今回の説
第1回 難しくない！ PyTorchでニューラルネットワークの基本
PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク（NN）の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。 連載目次 人気急上昇の「PyTorch」を使いたい。そう考えて、PyTorchの公式チュートリアルを開いて学習を始めてみた、という人は少なくないだろう。しかし、挫折してしまったり、なかなか進まなかったり、という人も少なくないのではないだろうか。 というのも、その公式チュートリアルの、最初の「テンソル」解説だけは（NumPyライクな直観的なAPIなので）難しくないとしても、次が「Autograd（自動微分）」、その次が「ニューラルネットワーク」……と言いつつも、いきなり「CNN（畳み込みニューラルネッ
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【Gradio】爆速で機械学習アプリを作る -PyTorch・TensorFlow・scikit-learnの好きなモデルで遊ぼう-｜はやぶさの技術ノート