ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
Community Blog - CDBを利用した簡易KVS - ログ処理編
大量のリクエストを捌くWebサイトを構築するには、さまざまなノウハウがあります。例えばオライリーの書籍『ハイパフォーマンスWebサイト』では、クライアントに配信するコンテンツを最適化することでパフォーマンスの向上を図っています。今回は、Pythonを使って月間10億を超える（！）リクエストを捌いている、株式会社クロスリスティングの方に、そのノウハウの一部を寄稿していただきました。 また、本記事の内容はPython Hack-a-thon 2010.07でのプレゼンテーションを元にしています 自己紹介 現在、私はクロスリスティングという会社で、広告配信システムとか、その周辺の新規商品関連の研究開発をやっています。メインのプログラミング言語はPythonです。自社でのシステム開発は基本的に全てPythonを使っています。自分は研究開発的なポジションですが、技術チームが開発しているプロダクション
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
世界最強のタッチパネルディスプレイを買って、ゲームを作ってみた
Samsung SUR40というタッチパネルディスプレイを買って、ゲームを作った記録です。旧称Microsoft Surface、現在のMicrosoft Pixel Senseです。作ったゲームはMaker Faire Tokyo2012で展示しました。@ITによる紹介はこちら http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1212/14/news017_3.html昨年のバージョンはこちら sm16420193 こっちはレーザースキャン式のタッチパネルを利用。これまでの開発の流れは sm197460097:30までSUR40の紹介、7:30から本編、9:30からゲームプレイhttp://twitter.com/tokoroten
言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
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