東大松尾研データサイエンティスト養成講座を受けてみてためになったこと - Qiita
はじめに 東大松尾研のデータサイエンティスト養成講座を受けてみて、アウトプットしないのももったないので、今後データサイエンティストを目指そうという方に向けて自分がためになったと思ったことをつらつらと書いていきます。 データサイエンティストとは（定義） ビジネスの課題に対して、統計や機械学習（数学）とプログラミング（IT）スキルを使って解決する人 次のうちどれかが欠けてもデータサイエンティストとは言えない 数学や統計の知識 実装できるエンジニアリング能力 ビジネス課題を解決していくコンサルティング能力 参考URL: https://www.zs.com/services/technology/technology-services/big-data-and-data-scientist-services.aspx これを聞くとデータサイエンティストになるにはすごい難しいと自分は感じました。
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
Python: Keras/TensorFlow で GPU のメモリを必要な分だけ確保する - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras のバックエンドに TensorFlow を使う場合、デフォルトでは一つのプロセスが GPU のメモリを全て使ってしまう。 今回は、その挙動を変更して使う分だけ確保させるように改めるやり方を書く。 環境には次のようにしてセットアップした Ubuntu 16.04 LTS を使っている。 blog.amedama.jp サンプルとして動作させるアプリケーションには Keras が提供している MNIST データセットを CNN で認識するものを使う。 まずはこれをダウンロードしておこう。 同時に、セッションをクリアするパッチも追加しておく。 $ wget https://raw.githubusercontent.com/fchollet/keras/master/examples/mnist_cnn.py $ echo 'K.clear_session()' >> mnist_c
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
Python: Keras/TensorFlow の学習を CPU の拡張命令で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
今回のネタは TensorFlow を使っていると、いつも目にしていた警告について。 それは、次のようなもの。 W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on yo
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