敵対的生成ネットワーク（GAN）
This document discusses generative adversarial networks (GANs) and their relationship to reinforcement learning. It begins with an introduction to GANs, explaining how they can generate images without explicitly defining a probability distribution by using an adversarial training process. The second half discusses how GANs are related to actor-critic models and inverse reinforcement learning in re
ETLツールとはおさらば！Power Apps のデータフローとは？ - 吉田の備忘録
今回はPower Appsと一緒についてくる「Microsoft Dataverse」（旧名：Common Data Service）の機能の一つ「データ統合」機能の使い方について触れます。データ統合機能は他のシステム・データベースなどからデータをDataverse へ連携する便利な機能です。 Power Appsのデータフローとは データ統合機能が出てきた背景を理解するには、Microsoft Dataverse についても少し理解が必要です。今までITシステムを利用する時には、データがバラバラに散らばっていることが多く、別々のシステムへ都度ログインしたりし、「すべてを見渡す」ということができませんでした。Microsoft Dataverse はどんなシステムのデータもここへ集めてしまおうという考えにより生まれました。 そこでこの Microsoft Dataverse へ他のシステム
東京公共交通オープンデータを触ってみた - Qiita
環境 Xcode 9.1 Swift 4 コード iOSアプリを作りたいので、とりあえずAPIKitで叩いてSwiftyJSONで内容を見られるように全APIのRequestを用意しました。 このAPIを叩くにはアクセストークンが必要なので、まずコンテストにエントリーしてアクセストークンを取得しましょう。 ACL_CONSUMERKEYを各自で取得したアクセストークンに置き換えてください。 import APIKit import SwiftyJSON protocol TokyoChallengeAPIRequest: Request { var params: [String: Any] { get set } } extension TokyoChallengeAPIRequest { var baseURL: URL { return URL(string: "https://ap
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
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Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」で実践する「教師あり学習」「教師なし学習」
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説しています。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 連載第3回から第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していますが、Jupyter Note
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]
Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて
![Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
RaspberryPiにOpenCV3.4+Tensorflow1.4＋keras2.1をインストールする - uepon日々の備忘録
RaspberryPiにOpenCV3.4+Tensorflow1.4＋keras2.1をインストールする 以前のエントリーではRaspberryPiで新しめのtensorflowを使ってみようということでインストール設定を行いました。いろいろWarningが出ながらも動作できるようになり、あとはやるだけなんだよと思いつつ、腰はまだ上がりませんでした。 そんな時大垣のソフトピアで www.softopia.or.jp なるイベントが開催され参加することもできましたので、今回はPCではなくRaspberryPiでやってみようと思いました。PCではAnacondaでの設定だけど、RaspberryPiでは自分の設定したものでできるなあとタカをくくっていて、あとはOpenCVを入れれば実験できるなあとかなり軽く考えていました。 ただ、python3.5ではOpenCVの設定がなくあれー？（お手軽
【TensorFlow】Raspberry Piへのインストール方法3選 | 侍エンジニアブログ
TensorFlowを応用して、何か面白いことをやってみたい！と思っていませんか？ 私は、カメラで撮影したものを認識するタスクが面白そうだと思っています。 試しに「TensorFlow カメラ」で検索すると、MacBook Air、MacBook Pro、Raspberry Piなどのデバイスを利用した記事が見つかります。 そこで今回は、一番大変そうなRaspberry PiにTensorFlowをインストールする方法をまとめてみました。 Raspberry Piをお持ちの方は、ぜひ一度TensorFlowをインストールしてみてください！ Raspberry Piをお持ちでない方は、Raspberry Piの購入とTensorFlowのインストールを検討しては、いかがでしょうか！ Raspberry Piとは Raspberry Piは、ラズベリーパイ財団が発売しているコンピュータです。
Open Images V7
Open Images Dataset V7 and Extensions 15,851,536 boxes on 600 classes 2,785,498 instance segmentations on 350 classes 3,284,280 relationship annotations on 1,466 relationships 675,155 localized narratives 66,391,027 point-level annotations on 5,827 classes 61,404,966 image-level labels on 20,638 classes Extension - 478,000 crowdsourced images with 6,000+ classes
「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8) - Qiita
「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)Python自然言語処理深層学習小川メソッドCountdownCalendar2022 目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。> This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会参加者が、必要な予備知識、演習のための基礎技術が身につく。 M.S.WindowsにPython3を導入する（7つの罠）2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c2
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
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2018年、既存業務をアップデートしたAIを総復習する | Ledge.ai
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