Python以外でもDeep Learningしたい！ - Qiita
はじめに この記事は、NTTテクノクロス Advent Calendar 2019 の23日目です。 こんにちは、NTTテクノクロスの広瀬と申します。業務では高精細VR配信エンジン1や機械学習による画像認識AIエンジンの研究開発に取り組んでいます。 今回はちょっと技術や開発から離れて、Deep Learningを組み込んだアプリ開発現場で、速度を求めたりGUIが欲しかったりとアプリ開発はPython以外で開発したい時はどうするの？といった疑問を解決する入口部分に触れていきたいと思います。 入門書を読み終わってアプリを作ろう！という方の、次の勉強ステージ選択の手助けになれれば幸いです。 我々はPythonに縛られている 世の中にはTensorFlowやPyTorch/ChainerといったDeep Learningを扱うフレームワークは数多く存在するのですが、開発にあたってはPythonを前
Detecting Malicious Requests with Keras & Tensorflow
Security is a concern for any public facing web application. Good development practices can assist with defending against attempts from users looking to expose data or bring down an app. However, sometimes not all attack vectors are handled and new exploits are bound to be discovered. This is where security software can assist with monitoring and preventing unforeseen attacks. So what if you could
【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。（そして実際に行ってみた）🍜 - Qiita
１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。 私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく**機械学習でラーメンレコメンド（隠れた名店をレコメンドで発掘）**に挑戦してみることにしました。 今回は、集大成として、Word2vecでモデリングしたmodelを使って隠れた名店をガチで発掘し、実際にそのお店に行って確かめるところまでやります！ 有名店のラーメンに対して類似度が高いラーメン店を探すイメージです。 techgymさんのブログに掲載いただきました！ありがとうございます。 【人工知能の無駄遣い?】AIプログラミングの面白記事をまとめてみました
入門 Keras (5) 学習済みモデルと Flask で API サービスを作る｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
入門 Keras (5) 学習済みモデルと Flask で API サービスを作る 連載一覧 入門 Keras (1) Windows に Tensorflow と Keras をセットアップ 入門 Keras (2) パーセプトロンとロジスティック回帰 入門 Keras (3) 線形分離と多層パーセプトロン 入門 Keras (4) 多クラス分類 – Iris データを学習する 入門 Keras (5) 学習済みモデルと Flask で API サービスを作る 第5回は毛色を変えて、学習済みのモデルと Python の Flask フレームワークを使って、簡易的な API サービスを構築します。 まだまだディープラーニングの入り口をちょっと覗いただけですが、せっかくニューラルネットに学習させることが出来るようになりましたので、自分の PC 上の Jupyter Notebook で正解／
PyCallを使えばRubyでもKerasでDeep Learningができる - 洋食の日記
mrknさんが開発しているPyCallを使うと、RubyからPythonオブジェクトを操作できる。 Rubyから、Pythonの機械学習・統計分析のツールを利用することを目的としており、 ネット上にもnumpyやscikit-learnを実行する例があがっている。 Rubyist Magazine - PyCall があれば Ruby で機械学習ができる このPyCallで、Kerasを叩くことができれば、RubyでもDeep Learningできると思い試してみた。 まずはインストールから。 $ gem install --pre pycall ちなみに、実行環境をまとめると、Ruby 2.4.0、PyCall 0.1.0.alpha.20170317、Python 3.6.0、Theano 0.9.0、Keras 2.0.2である。 試したのは、MNISTの手書き数字画像を、畳み込みニ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - JetP1ane/Affinis: Recurrent Neural Network SubDomain Discovery Tool
Affinis - Subdomain Discovery Through RNN (Recurrent Neural Network) · Phoenix Security
