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特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
ディープラーニングの最新動向
NVIDIA Deep Learning Dayでの講演内容です． ディープラーニングの最新の研究成果として強化学習によるロボットカーの制御，バラ積みロボットの認識，駐車場の検出，センサデータからの異常検知，画像生成を紹介しています。
TensorFlowで Hello Worldを動かしてみた&その解説 | DevelopersIO
平田です。TensorFlowという機械学習ライブラリが流行っているようなので、とりあえず触ってみました。 ということで、まずはHello worldと、その解説を行っていきたいと思います。 セットアップ & Hello world まずは、Tensorflowをローカル上にインストールしていきます。今回はOSX上に環境を作っていきます。 はじめにvirtualenvを利用して、tensorflow用の環境を作成します。 tensorflowは今のところpython 2.7上でのみ動くようなので、これに揃えて環境を作成していきます。 $ # python バージョン確認 $ python —version Python 2.7.10 $ # virtualenvのインストール $ easy_install pip $ pip install virtualenv $ # virtualen
ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選
連載目次 本連載では、最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していきます。 第1回では、Deep Learningと、それを用いた背景に関して、第2回では、Deep Learningを実装する際に用いたフレームワークである「Caffe」に関して、その構築手法や使い方に関して解説し、第3回では、リクルートグループにおける施策事例に関して、より詳細に述べていきます。第4回では、判別精度のチューニングや、「Active Learning」を用いた継続的精度向上など独自の開発ポイントなどを記載していく予定です。 ニューラルネットワークとは、ディープラーニングとは ここに一枚の画像があります。この画像を見たとき、あなたはとっさにどう判断したでしょうか。 このように脳内の
Caffeで画像解析を始めるための基礎知識とインストール、基本的な使い方
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。前回の「ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選」では、ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介しました。今回は、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説します。 最初に、画像解析で実施している「物体認識」の概要を紹
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、 人工知能研究用に無償提供を開始 | 株式会社ドワンゴ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
機械学習ライブラリ Chainerの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Chainerと呼ばれる機械学習ライブラリを紹介しようと思います。 Chainerについて Chainerとは？ ChainerはPreffered Networksが開発したニューラルネットワークを誤差伝播で学習する ライブラリです。(Python)chainer.org 特徴として、Chainer は、「実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います」だそう。 Install sudo pip install chainer 基本的にこれだけのインストールが非常に簡単なソフトウェアです。 他のライブラリとの比較 ディープラーニングが活かすIoTより抜粋。 個人的に注目した違いは以下の3点 CaffeもTheanoも勉強することが多い。（設定ファイルとか） 短く書け
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓株式会社フルスピードのSEOコンサルティングサービスのご紹介(資料DLページ) 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を
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ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD
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