mac（Catalina）にOpenPoseをインストール - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
TensorFlow.jsを使ってGithubのログインを画像認証に置き換えてみた。 - Qiita
TensorFlow.jsをつかってGithubのログイン画面を画像認証に置き換えてみた。 この記事はTensorFlow.jsを使って、Webで画像による本人認証機能を実装した話。をChrome拡張で実装し直した記事になります。 作ったもの website: https://face-pass-keijun.herokuapp.com/ Chrome拡張: https://chrome.google.com/webstore/detail/facepass-for-git/genlnamkabfpfjkcpdfnaeeigcopeldc?hl=ja 悪意のあるコードを差し込んだつもりはありませんが、内容がログイン画面に関係ます。場合によってはパスワードが盗めてしまうため、privateモードで遊んでみるのをお勧めします。 コードはGithubにあります https://github.co
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニング
機械学習によるギター画像の分類 その1 - Qiita
サマリ CNN（ResNet）によるギター画像の分類で99%超の精度を達成した。 ImageNetの一般画像分類モデルを元にした転移学習による学習の高速化・高精度化・汎化性能の向上を確認した。 はじめに 本記事は、アラフォー・エンジニアによる、夏休みの自由研究の記録です。 CNNを使った、ギター画像の分類にチャレンジしました。 技術的に目新しい話はあまりないですが、ギターを題材にした事例は意外にもなさそうだったので、なんとなく結果を公開します。 環境 自宅のパソコンです。 データセットの準備 データセットは、Web検索からスクレイピングにより調達し、手動でちまちまとラベルを修正しました。ラベルは以下の13種です。 Stratocaster Telecaster Jazzmaster Jaguar Mustang LesPaul SG FlyingV Explorer Firebird Se
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
機械学習のド素人が、2週間でTensorflowのLTするためにやったことのメモ - Qiita
発表資料 Tensorflowで"お姉さん"なのか"おばさん"なのかはっきりさせる やったこと 1. TensorflowをMacにインストールした(with virtualenv) 資料: Installing TensorFlow on Mac OS X 2. Hello worldでinstallの確認した 資料: Run a short TensorFlow program 3. Getting Started触りながら感覚つかんだ 資料: Getting Started With TensorFlow テンソル、ノード、セッション、損失関数を軽く調べたりした cross-entropyとかはわからなかったので理解を諦めた モデル作って損失関数減らすようにがんばるんだなってかなり雑に理解した 4. Mnistの初級者用を動かして色々いじってみた 資料: MNIST For ML B
【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
TensorFlowによるももクロメンバー顔認識（前編） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 二番煎じ感が半端ないですが、やっちゃったものは仕方ないので書きます。 機械学習やディープラーニングについては全く初心者のソフトウェアエンジニアが、畳込みニューラルネットワークを用いて「ももいろクローバーZ」のメンバーの顔識別を行うアプリを作った話です。 作ったもの ec2上で稼働してます。ただしt2.microなので重いです。 ももクロ画像分類器 http://momomind.kenmaz.net コード https://github.com/kenmaz/momo_mind 背景 私（@kenmaz)は、仕事ではここ数年はiOSアプ
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
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
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Python未経験エンジニアがMacでTensorFlowの実行環境+快適なコーディング環境を構築するまで - Qiita
TensorFlow を使った�機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - Qiita