TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門
機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装。さらにCNNやRNNも同様に学ぶ。これらの実装例を通して、TensorFlow 2とKerasにも習熟する連載。 第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装（前編）（2019/09/19） ニューラルネットワークは難しくない ディープラーニングの大まかな流れ 1データ準備 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 2問題種別 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 3前処理 ・Playgroundによる図解 ・訓練用／精度検証用のデータ分割について ・ノイズについて ・Pythonコードでの実装例 第2回 ニューラルネットワーク最速入門 ― 仕組み理解×
Intel Movidius + TensorFlowでRaspberry Piでもサクサク画像認識 - karaage. [からあげ]
Intel Movidius（Movidius Neural Compute Stick NCS）とは Intelが出したAIに特化したプロセッサです。これをつければ、Raspberry Piでもサクサクとディープラーニングでの画像認識が動くという優れものです。「欲しいなぁ」と思い悩んでいたら、ディープラーニングおじさんがポイっとくれたので、早速夜中に家でゴソゴソ試してみました。 Movidius Neural Compute Stick - NCS ニューラル ディープラーニング USB スティック 出版社/メーカー: Intelメディア: Personal Computersこの商品を含むブログを見る また、カメラは、Open CVから呼び出しやすいUSBのWebカメラを使います。私が使ったのは、以下ですが多分どの機種でも大丈夫だと思います。 【2012年モデル】ELECOM WEBカ
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クラウドではじめる機械学習：Google Cloud Machine Learningを使ってみよう
こんにちは、GMOアドマーケティングのMHです。 実際に機械学習をプロダクトに取り込む場合には大量のデータをどうやって扱うのか、大規模な学習を行うために必要なリソースは、、など考えることが色々と出てきます。 そのため、オンプレミスで大規模な機械学習環境を構築するのは中々ハードルが高いですが、Google Cloud Machine LearningやAmazon Machine Learning、Azure Machine Learning などをクラウド環境を利用することで手軽にスケール可能な機械学習環境を構築することが可能です。 今回は、Google Cloud Machine Learningを使ってクラウド上で機械学習を行ってみたいと思います。 Google Cloud Machine Learningとは データ量に関係なくあらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージ
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