１時間２０円ぐらいの機械学習環境（GPU）を作ってみた - masalibの日記
機械学習の勉強の備忘録 その７です GPU環境でかつ安くてかつ簡単な構築手順です コスト：1時間で15〜20円ぐらい 構築時間：10分（待ちが7〜8分） 環境：aws 対応ライブラリー： MXNet : v0.9.3 tag Tensorflow : v1.0.1 tag ←バージョンアップしました Theano : rel-0.8.2 tag Caffe : rc5 tag Caffe2(Experimental) : v0.6.0 CNTK : v2.0beta12.0 tag Torch : master branch Keras : 1.2.2 tag 15〜20円ならお財布に優しいよね これ以上、簡単な方法が今の所ないと思っている （これ以上に簡単な方法でかつ安い方法があるなら教えてほしい） 前提として Ubuntu系の場合は以下の手順が必要なのですが めんどくださいのです 1.
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
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
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