データベース内で機械学習!? なぜ求められるのか、そしてどのように実装されるのかCodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
ファインチューニング
ファインチューニング ファインチューニングとは、既に学習済みのモデルに新たな層を追加し、モデル全体を再学習する手法です。 モデルを再利用するため、一から学習するよりも短時間で少ないデータでモデルの構築が可能です。似たような手法として転移学習がありますが、追加のデータセットを充分用意できるときはファインチューニング、できないときは転移学習を採用するといった考え方があります。
コサイン類似度（Cosine Similarity）とは？
用語「コサイン類似度」について説明。2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には2つのベクトルがなす角のコサイン値のこと。1なら「似ている」を、-1なら「似ていない」を意味する。主に文書同士の類似性を評価するために使われている。 連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習におけるコサイン類似度（Cosine Similarity）とは、2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には（ベクトル空間における）2つのベクトルがなす角のコサイン値のことである。この値は、2つのベクトルの内積（＝向きと大きさを持つベクトル同士の掛け算）を、2つのベクトルの大きさ（＝L2ノルム）で割ることで計算される。 この計算によって値が-1～1の範囲に正規化されるので、コサイン類似度が、 1なら「0度で、同じ向きのベクトル＝完全に似ている」 0なら「90
TensorFlowのGPU環境をGCPでさくっと作る方法 - Qiita
TensorFlowのためのGPU環境をGCPのGoogle Compute Engine (GCE)で構築するには、 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） CUDAやcuDNNをインストール（NVIDIAのサイトからダウンロードしたりインストールしたりなんだりでスゲー時間かかって面倒） TensorFlowをインストール（所要時間は約5分） って手順が必要。しかし最近、Cloud DatalabのGPUインスタンスが利用可能になったおかげで、この手順がぐんと簡単になった。 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） Cloud Datalabインスタンスを作成（コマンド一発、待ち時間は15分ほど） これでOK。DatalabインスタンスにはTensorFlowだけじゃなくて、scikit-learnとかpandas、matplotlib等の定番ツールも入ってるので、
Softmaxって何をしてるの？ - 画像処理とか機械学習とか
ニューラルネットワークの出力は例えばニューロンが一つの場合は以下のようになります。 各ノードの出力 まず、それぞれの入力xに重みwを掛け合わせ、全て足します。そして、閾値θを引いた式を、活性化関数に入力した結果が出力yとなります。活性化関数には、様々種類があり古いものではtanhやsigmoid関数などが使われてきました。 しかし、勾配消失問題というニューラルネットワークの層が深くなるにつれて、学習の際に勾配が0に近くなり、低い層で誤差が消失する問題がありました。 この問題に対応するために開発されたのが、ReLU(rectified linear unit)やMaxOutという活性化関数です。これらの手法では誤差消失問題を起こさないため、深い層のネットワークでも学習が可能となり、現在多くのネットワークで採用されています。 Softmaxとは このような活性化関数を通して出力される値は、使用
ブラウザで機械学習が実行できるようになる「TensorFlow.js」が登場
Googleは2018年3月30日に開かれたTensorFlow Dev Summit 2018にて、オープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」をアップデートし、ウェブブラウザで実行できる「TensorFlow.js」や、スマートフォンやRaspberry Piなど小さいパワーのマシンで実行できる「TensorFlow Lite」などを追加したと発表しました。 Introducing TensorFlow.js: Machine Learning in Javascript https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-js-machine-learning-in-javascript-bf3eab376db TensorFlow Developer Summit 2018の様子は以下から見られます。なお、全編で8
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
index.html [サルでもわかる機械学習]
— 2021/01/11 更新 プログラミングど素人が、Windowsノートパソコン片手に機械学習で遊ぶ軌跡のメモです。 多々間違っているところがあるかもしれませんが、このサイトは雰囲気重視で記載していきたいと思います。 機械学習ってものを試してみたい！という方は、以下の動画を見ながら、Chrome上で、Neural Network Console Cloud(SONY)を試して頂きますと幸いです。プログラミング未経験の方でも10分でサンプルを実行するところまでできると思います。 <html> <iframe width=“560” height=“315” src=“https://www.youtube.com/embed/6veueVVrVx4” frameborder=“0” gesture=“media” allowfullscreen></iframe> </html>
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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