TensorFlow Lite による端末上の会話モデリング
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Speech Commands Dataset をリリース
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GoogleとUDACITY、「TensorFlow」で学ぶディープラーニング講座を開設
米Googleは1月21日（現地時間）、無料オンライン学習プログラム（MOOC）UDACITYと協力し、ディープラーニングを学べる無料コース「Deep Learning：Taking machine learning to the next level」を開設したと発表した。 この短期間の集中コース（約3カ月）は、ニューラルネットワークやLong short term memory network（LSTM）など、ディープラーニングの基本を学べる。学習にはGoogleが昨年11月にオープンソース化した機械学習システム「TensorFlow」を使う。 このコースを履修すると、機械学習のナノ学位を取得できる上級コース「Machine Learning Engineer Nanodegree」（月額199ドルから）を受講できる。 Googleは「このコースの目標は、機械学習に高い関心のある人々に
TensorFlowでGoogle Playレビュー分析 - Qiita
摘要 Google Play/App StoreのレビューにTensorFlowでタグを付けてレビューを分析 タグを付けることでわかった傾向や知見について紹介 性能改善テクニックについても紹介 はじめに アプリには大量のユーザーレビューが来るが， どれから改善すればよいか分からない． 何を改善すればよいか分からない． 分類しようにも集計する時間が非常にかかる といった問題点があったので改善する社内ツールを作ってみた． やってみたこと Google PlayおよびApp Storeの売上上位アプリのレビューにタグ付け タグの種類はガチャや起動，通信，感度,音質といった改善に繋がりそうな項目17種 タグ付けのメリット 人手による集計コストを削減できる． 共通の判断基準で集計できるので，異常に気づきやすい． タグごとの割合が分かるので，対策を立てやすい． 他タイトルとの比較もしやすい 調査概要
TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する - kivantium活動日記
ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC
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
TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開
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