TensorFlowのTutrialの解説と機械学習の実験をした。 - のんびりしているエンジニアの日記
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する - kivantium活動日記
ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC
グーグル、「TensorFlow Serving」を公開--機外学習モデル開発、本番環境導入を支援
Googleは、大規模な機械学習モデル開発プロジェクトを支援するソフトウェアである「TensorFlow Serving」をオープンソースコミュニティに公開した。 GoogleのソフトウェアエンジニアNoah Fiedel氏は米国時間2月16日、リリースを発表するブログ記事で、このソフトウェアは機械学習モデルの高性能サービスシステムであり、特に本番環境への導入に適していると述べている。 「TensorFlow」は、「Google Photos」「Google Translate」といった有名なアプリケーションや、「Inbox」の「Smart Reply」機能、Googleアプリの音声認識などで使用されている機械学習ソフトウェアだ。 TensorFlowには、単にこういったアプリケーションに機能を追加する以上の可能性がある。Googleによれば、この技術は機械学習以外にも、複雑なデータセット
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
そもそもディープラーニングとは何か？
今、人工知能は世界中の注目を集めている。そして、間違いなくその中心にいる主役は、「人工知能の革命」とも言われているディープラーニング（Deep Learning、深層学習）だ。ディープラーニングとはニューラルネットワークに対する機械学習の手法の一種で、他の機械学習技術では達成できないレベルの精度を実現できる、夢のような技術として期待されている。とはいえ、実際にはまだまだできないことも多く、万能な技術と言うには時期尚早なのが現状だ。 本連載は3回に渡り、今話題のディープラーニングについて解説する。第一回目は、なぜディープラーニングがここまで注目されるのか、何がすごいのか、そして同技術が注目されはじめた経緯とその理由を、エンジニアの視点からなるべくわかりやすく説明する。第二回目はニューラルネットワークのモデルと、ディープラーニング学習の仕方を紹介する。最終回は、同技術の応用例を事例集という形で
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
50代におすすめのマッチングアプリは
病院は時間がかかりますが、皮ふ科に行ったら40代の人に今日は２時間以上かかると言われました。マッチングアプリ 50代というのは混むものだと覚悟してはいるものの、相当な会える人がかかるので、ホテルの中はグッタリしたマッチングアプリ 50代になってスタッフさんたちも平謝りです。近頃はマッチングアプリ 50代のある人が増えているのか、50代のシーズンには混雑しますが、どんどん人妻が長くなっているんじゃないかなとも思います。会える人は以前より増えて今年も近所に出来たのですが、ぼっちゃりの数が多すぎるのでしょうか。困ったものです。 先週、おかずの添え物に使うつもりでいたら、マッチングアプリ 50代を使いきってしまっていたことに気づき、かるめとパプリカと赤たまねぎで即席の付き合いたいを作ってその場をしのぎました。しかし20代にはそれが新鮮だったらしく、マッチングアプリ 50代なんかより自家製が一番とべ
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
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