これから機械学習を始めてみようと考えている方に向けて、簡単な例題で機械学習の考え方とTensorFlow での実装方法とをご紹介します。 ※「なにわTECH道@パソナテック はじめてのDeep Learning」での発表資料です。Read less
![TensorFlowで機械学習ことはじめ(summer edition)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8fe73086eea8e9edb4ec8817e5abc5c9cc4bc84b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Ftensorflowsummeredition-160827071110-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
記事要約 機械学習によるアイドル顔識別のLINE BOTを作りました。アイドル分かる人は是非 友だち追加して アイドル画像を送りつけて遊んだりしてみてください。 むしろ識別対象のアイドルさん御本人にも使ってもらえたら最高 BOT概要 TensorFlowによるアイドル顔識別器の話 - 2016.9.28 TensorFlow勉強会 - Qiita にまとめている、自作のアイドル顔識別器の 「入力した画像に対し、写っているのが『どのアイドル(人物)か』を機械学習により自動判定する」 という機能を実際に試すためのインタフェース。 トーク(1:1、Room, Group、いずれでも可)で画像を投稿されると、その画像に写っている人物の顔を識別してCarouselメッセージで結果を返す。 11月末現在の時点で、識別対象のアイドルは851人となっています。 顔識別API 元々 実際に学習結果を試すため
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール(MacOS編) まーここ見てインストールして
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。 現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。 そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。 そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料(記事・スライド)をまとめました。 機械学習案件を提案してもらう 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 http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST(手書き数字データ)の
機械学習という言葉が最近話題になってきています。少し前に IBM 社の Watson が癌患者を救ったというニュースがありました。 www3.nhk.or.jp はい。最近はこの IBM の Watson が頑張っています。膨大な情報を読み込み,その中から最適の解を探してくるのです。人間には到底不可能な量の情報を扱うためまさに「人工知能」と言うに相応しいソリューションと言えます。 www.ibm.com うちの会社でも一部の部隊が Watson を使って何か怪しげなことをやっていますが,Watson はいかんせん「タダじゃない」のです。まあ人間の代わりに学習してより知能を高めていくのですから作った方もタダで使わせてくれるわけはありません。 ところが,世の中にはこの機械学習をタダで試してみることができるものも存在するのです。 我らが Google ! そうです。世界トップクラスの IT 企業
個人的には最近聞いた話の中でひさびさにワクワクした話。 「医療」「教育」「農業」のようなIT未開の分野に黙々と取り組んでいる人達はヒーローに見える Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow 約三行要約 エンジニア職だった方が実家のキュウリ農場でtensorflowを使った自動の「キュウリの品質仕分け機」を自作している 家族(仕分け担当はお母さん)が9段階に仕分けしたキュウリを撮影し学習用画像データ(80×80px)としている。画像7000枚分。 収穫のピーク時には一日 8 時間ずっと仕分け作業に追われる。それを自動化したい。 Web カメラによる画像撮影は Raspberry Pi 3 で制御し、そこで TensorFlow による小規模なニューラルネットによってキュウリのあり・なしを判断 学習と計
TensorFlowはじめました 実践!最新Googleマシンラーニング (NextPublishing) 作者: 有山圭二出版社/メーカー: インプレスR&D発売日: 2016/07/29メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 著者の有山さんとは、TensorFlowでの独自の画像データセットの分類に取り組む同士(?)として勉強会などでお話する機会があり、そんな縁もありまして有り難いことに献本ということで読ませていただくことができました。 第1章の「TensorFlowの基礎」では最初にまずデータフローグラフの「構築」と「実行」で分かれているという概念について、丁寧に説明されていてとても良かったです。いきなり何も知らずに公式Tutorialだけ始めていた自分は、こういう概念について理解するのが遅かった…。 第2章ではCIFAR-10の学習モデルと評価。公式Tutorialの
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
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