機械学習のための環境構築とその管理 - nykergoto’s blog
機械学習プロジェクトでは python を始めとした言語 + それに付随したライブラリを使います。 僕も python 触りたての頃はローカルマシン上にひとつ python 環境を作り、必要なライブラリをインストールして使っていました。環境の分離ということはあまり意識しておらず、やったとしてもプロジェクトごとに anaconda や pyenv, venv などで個別環境を作って切り分けるレベルでした。 しかし上記の方法だと困ったことが起ることがあります。例えば… global な環境が壊れてしまってすべて壊れる。 これは各環境が global な環境に依存しているために起こります。 python 以外の変更で環境は突如として壊れます。例えば brew install hoge したら Mecab が使えなくなっちゃったとかはあるあるだと思います >_< linux / Mac / Win
BASEを支える機械学習エンジニアチームをゼロからつくってきた1年 - BASEプロダクトチームブログ
出典： https://unsplash.com/photos/36Vbwo1OiZU BASEでData Strategyチームのマネージャーをしている鈴木僚です。 Data Strategyチームのミッションは、データを使ってプロダクトを成長させ、戦略的に事業を推進させることです。 EC事業では、オーナーズ（ショップオーナー）・購入者・社内メンバーの3者からなる膨大なデータが日々蓄積されています。Data Strategyチーム（以下、DSチーム）では、その3者に対して、より良い意思決定ができるよう機械学習を活用したソリューションを提供しています。例えば、直近ではオーナーズがより簡単にショップ運営ができたり、ショップと購入者のマッチングをより適切なものにしていくことに取り組んでおります。また、安心して購入者の方々にショッピングを楽しんでいただけるように商品の品質の自動チェックも始めてお
ディープラーニング関連オススメ書籍TOP20＆テーマ別38冊を紹介！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年4月16日 2019年2月4日、日本ディープラーニング協会（JDLA）ホームページ上にて、「日本ディープラーニング協会 G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」が公開されました。 JDLAによるG検定は、「事業にディープラーニングを活用する人材」を対象とし、エンジニアだけでなく、経営者や企画者などビジネスサイドの人も受験する検定です。 この記事ではG検定の合格者約500人が選んだオススメ書籍や、テーマ別のオススメの書籍、またオススメのサイトやTwitterアカウントまで幅広く紹介します。漠然とAI・人工知能について学びたいと考えている方におすすめです。ぜひ自分に合った本からAIについて学び、奥深いディープラーニングの知識もつけてみてください！ 日本ディープラーニング協会G検定合格者が選ぶディープラーニング関連オススメ書籍ランキング このランキ
年末のご挨拶と近況、あるいは機械学習のはじめ方 - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
あ、退職エントリとかではないです。雑多な駄文をお許しください。 2018年を振り返る 3月にカリフォルニア州パロアルトのラボに異動になって早くも3/4年が経ちました。 自分としてはまだ1年経ってないのかという感じです。もっと長く居るような気もするが、来たばかりのような感じもある。 生活には完全に慣れました。結局の所、生きていくだけなら "You need a bag?" に "No" だけ言えれば何とかなります。 家族のこと、子供のこと 家族が適応に苦しんでいます。特に子供は、8月からTKという公立小学校の下部組織に通っていますが、予想を遥かに超えて心を閉ざしたままです。 娘はとてもシャイで、思ったことが口にできません。非常に端的に言うと、生きる力が強くありません。象徴的なできごとが幾つかありました。 ある日、先生が陪審員の義務で代わりの先生が来た日、普段とは違う教室に預けられた。 お昼に
Tensorflow.jsを用いたブラウザで動く物体認識 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 この度exaBaseの「物体名判別」モデルの紹介ページに、その場で試せるデモ機能を追加しました。 前回の「写真に写っていないところを復元する」とともに、実装にあたってはTensorflow.jsというフレームワークを使っています。 この記事では、Tensorflow.js導入までの簡単な解説と注意点、および新しいデモの操作方法を紹介したいと思います。 Tensorflow.jsとは 公式サイト 特徴 開発環境 モデルの書き出し モデルの読み込み 実行 モデルを読み込めない場合 物体名判別デモ 操作方法 結果 まとめ Tensorflow.jsとは TensorflowもしくはKerasで書かれた機械学習モデルを、JavaScriptで扱えるようにするフレームワークです。 学習済みモデルによる推論が主な応用と考えられますが、モデルの構築
機械学習で乃木坂46を顏分類してみた - Aidemy Blog
この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
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