CPython の Core Developer になりました - methaneのブログ
Python 3.6 に取り込まれた dict の新実装などでコアコミッターに興味を持ってもらい、 Core Developer (要するにコミッター) に推薦しようか？という提案をもらいました。 最初はコミッターとか面倒そうだし、コミットメッセージとかNEWSエントリー（通常パッチをコミットするときにコミッターが書く）とかを英語で書くのも英語が得意な人がやったほうがいいだろうし、とりあえず github に移行するまでは様子見しておこうと思ってたのですが、 dict 関係のパッチがいくつもレビュー待ちでなかなかコミットされないのを見て「やっぱりアクティブなコミッターが全然足りてない」と考え直し、志願することに。 で、先月末にコミット権をもらった（というか push できる権限を持った hg アカウントに ssh 鍵を登録してもらった）のですが、新米コミッターは簡単なパッチでも他のコアコミ
TensorflowでOSXのGPUが対応されたよ - Qiita
2018/12/16追記 いつの間にかOSXのGPU公式サポートはなくなったみたいなので、それでもGPU使いたい方はこちらのドキュメントが参考になるかもしれません。 Tensorflow 1.6 on macOS High Sierra 10.13.3 with GPU Acceleration (without disabling SIP) 2017/2/17追記 Tensorflow 1.0.0から簡単にインストールできるようになったので公式ドキュメントに従うことをおすすめします。 https://www.tensorflow.org/install/install_mac #cuda8.0 $ brew upgrade $ brew install coreutils $ brew cask install cuda #cuDNN v5.1 Library for OSXをダウンロー
TensorFlowチュートリアル - 画像認識（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（Image Recognition） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_recognition の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 我々の脳は視覚を簡単に作るように思えます。人は、ライオンとジャガーを見分け、サインを読み取り、人間の顔を認識することに努力を必要としません。しかし、実際には、これらはコンピュータで解決することが難しい問題です。それが簡単に思えるのは、ただ、我々の脳が、画像を理解することに非常に優れているからです。 ここ数年、機械学習の分野では、これらの困難な問題に対処することに驚異的な進歩を遂げています。特に、深い畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる種類のモデルが、難しい視覚認識タスクにおいて、そこそこのパフォーマンス、ある
[レポート] Tensorflow勉強会（4） が開催されました! | DevelopersIO
はじめに 昨日 6/22 六本木ヒルズ Google Inc 東京オフィスで TensorFlow勉強会の四回目 が開催されました。本記事はそのレポートとなります。 Googleの機械学習プロダクトのアップデート Google Inc 佐藤一憲氏 スライド準備中 構文解析ツール SyntaxNet あまり既存の研究成果とくらべて差異はないらしい CloudTranslateAPI Tensor Processing Unit CPUでもGPUでもない、新しいプロセッサ 新しくチップをゼロから設計してもらった 8bitのCPUと誤解されてるが、それはMisLeading 中身の詳細はこれからPaparが出る 具体的にはビット量子化をハードウェアで直接サポート SharedMemoryが大きくなる 最大の売りは電力効率 下記サービスで用いられている RankBrain AlphaGo Goog
![[レポート] Tensorflow勉強会（4） が開催されました! | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
TensorFlow勉強会（4） (2016/06/22 18:55〜)
Googleの公開したDeepLearningライブラリTensorFlowの勉強会の第4弾です。 TensorFlow勉強会(1) TensorFlow勉強会(2) TensorFlow勉強会(3) 途中にビールとピザをいただきながらの懇親タイムもあります！！ 当日のライブ配信はこちら！ https://youtu.be/XhnCqg2Fwrg 受付の案内 受付は、六本木ヒルズ森タワーLL階（2階、オフィスエントランスを入ってすぐ左）となります。詳しくは下記ページをご覧ください。（※ 六本木アカデミーヒルズではありませんのでご注意ください.。 http://www.mori.co.jp/company/about_us/access.html 当日、compassのページをスマホ等で提示いただくか、プリントアウトの上ご持参ください. また、森タワーの警備の都合上、受付の設置時間は18:3
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
サイゼリヤは、なぜ低価格を続けられるのか （東洋経済オンライン） - Yahoo!ニュース
ミラノ風ドリア(税込み299円)などの低価格メニューが支持されるファミリーレストラン・チェーン「サイゼリヤ」。2010年8月期に78億円の最高純益を達成。その後は、出店数の急速な増加に伴うコスト拡大、原材料価格の高騰などが圧迫要因となり利益を落としたが、2014年8月期を底に業績は回復基調にある。2016年8月期は既存店売上高、客数、客単価とも前期超えで着地し、連続増益で47億円程度となる見込みだ。低価格政策を貫くことができるのはなぜか。今後の国内成長戦略をどう描くのか。堀埜一成社長に直撃した。 【写 真】税込み299円の人気ナンバーワン・メニューは？ ――消費が冷え込み、デフレ再来という声も聞こえています。 「デフレ」という言葉については、いろいろと疑問に思っている。うちの会社は「デフレの申し子」といわれるが、それは心外だ。そもそも本当にデフレという状況なのかな。 デフレというのは
DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する
はじめに 少し時代遅れかもしれませんが、強化学習の手法のひとつであるDQNをDeepMindの論文Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningを参考にしながら、KerasとTensorFlowとOpenAI Gymを使って実装します。 前半では軽くDQNのおさらいをしますが、少しの強化学習の知識を持っていることを前提にしています。 すでにいくつか良記事が出ているので紹介したいと思います。合わせて読むと理解の助けになると思うので、是非参考にしてみてください。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた DQNが生まれた背景について説明してくれています。Chainerでの実装もあるそうです。 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 タイトルの通り、ゼロからDeepま
Classification datasets results
What is the class of this image ? Discover the current state of the art in objects classification.
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MVVMって何？ というか…MV○丸ごと、何？