GCPUG Fukuoka 5th 〜Machine Learning 祭〜 https://gcpugfukuoka.connpass.com/event/46049/ で使った資料です
![TensorFlowを利用した
アイドル顔識別についてあれこれ / 2017-01-28 GCPUG Fukuoka 5th](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bffee6b4e107765d46e7d02777b9b6bdcee4b894/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fb3f15b857d7745e79b9293428f3df3d8%2Fslide_0.jpg%3F7478500)
cloud.google.com 何の話かというと 先日、Google Cloud MLがベータ公開されました。超ざっくりまとめると、GCPのクラウド上で次のことができるようになります。 (1) TensorFlowのコードを実行して学習済みモデルを作成する (2) 学習済みモデルをAPIサービスとして公開する(現在はアルファ版) (1)については、ハイパーパラメーターの自動チューニングや分散学習処理なども利用できるのですが、ここでは、単純に、既存のTensorFlowのコードをCloud MLに載せるための最低限の手順を説明します。 例として、下記のサンプルコードを使用します。全結合層のみの単層ニューラルネットワークでMNISTデータセットを分類する簡単な例です。 ・MNIST single layer network.ipynb ローカルで実行する場合からの修正点 まず、コードの実行に
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く