CS224d(自然言語処理のための深層学習)はスタンフォード大のRichard Socherが2015年から教えている講義で、動画やスライドなどの講義資料と演習問題がウェブ上で無料で公開されています。 CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing 会社の勉強会で週1回半年程度かけて講義動画と演習を終えたため、勉強したことを簡単にまとめてみたいと思います。 なぜ今なのか? 深層学習(Deep Learning)は2000年代後半のRBMやauto-encoderなどの教師なし学習から流行が始まりましたが、それらを教師あり学習の事前学習に使うアプローチは徐々に衰退し、2010年代前半には画像認識のための畳み込みネットワークがImageNetコンテストのおかげで爆発的に有名になりました。詳しくありませんが音声認識の分野でも既存の複雑な
家の照明などを操作しようと思うと、やはりモバイルアプリよりも簡単な物理ボタンが欲しくなることは多いと思います。 流行に身を任せて、市販のIoTボタンを買ったり、ArduinoやESP8266などで電子工作したりしてもいいですが、USBでつながる普通の無線マウスで実用的には十分なことがあったので紹介します。 ほかのIoTボタンと比べてこんなメリットがあります。 安い (737円とか) どこでも手に入る 設定が不要 乾電池で動作して長持ち ホイールが使える マウスで電球スイッチ 今回は、家全体の電球を操作するボタンをつくるのを例に説明します。電球にはPhilips Hueを使って、HTTP API経由で電球を制御します。このようなものを使います。 USB接続のワイヤレスマウス Raspberry Pi (常時稼働のマシンならなんでもOK) 制御するもの (今回はHue) マウスをクリックすると
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