第12回 TensorFlowの高レベルAPIを使ってみよう|Tech Book Zone Manatee
第7回ではTensorFlowの基本的な概念を説明しました。今回はTensorFlowをより簡単に扱うことができるようになる高レベルAPIについて説明を行います。高レベルAPIを知ることで、TensorFlowがぐっと身近に感じられるようになるでしょう。 1.はじめに 今回ご紹介するサンプルコードはPython3系、TensorFlow v1.3にて動作確認をしています。すでにPython3系、TensorFlow v1.3のTensorFlowの環境が構築できている方はサンプルコードをgithubより取得してください。 $ git clone https://github.com/rindai87/tf-highlevel-sample.git $ cd tf-highlevel-sample なお、本記事のサンプルコードを閲覧のみする場合は以下よりご覧いただけます。 https://g
第7回 TensorFlowの環境を構築してみよう|Tech Book Zone Manatee
今回からはTensorFlowに焦点をあてて連載を進めて行きたいと思います。まず今回はTensorFlowの導入を行います。TensorFlowとは何なのか、どのような枠組みのものなのかを理解いただき、実際にTensorFlowの環境を構築することをゴールとしたいと思います。 1. TensorFlowとは？ TensorFlowとは2015年11月にGoogleがオープンソース化した機械学習ライブラリです。本家のサイトを見ると、"An Open-source software library for Machine Intelligence"と書かれていますので、直訳すると「機械知能のためのオープンソースソフトウェアライブラリ」となります。TensorFlowは2015年の公開以来、大きな注目を集め続けています。着実にバージョンアップを続け、2017年2月にはTensorFlow Dev
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
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
【完全版】実践写真講座
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ この講座はみなさんの声でより進化していく講座です。 疑問点や追加してほしい内容を募集しております。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ この講座はデジタル一眼レフカメラ、ミラーレスカメラ、高級コンパクトカメラ等で活用できる写真の基礎知識の基本を身つけるコースで、主に入門者、初心者向けの内容となっています。 いままでの撮影に失敗した写真の原因がわかり、その対策を自分で考えて行うことができるようになります。また上達のための指針などの随所に散りばめていますので、参考にしていただけるかと思います。 また、これから写真を始めたい人向けに「カメラの選び方」のセクションも用意していますので、カメラを本格的に始めたい方にもオススメのコースとなっており、フォトマスター検定3級と2級に対応しています
【世界で30万人が受講】フルスタック・Webエンジニア講座（2017最新版） | Udemy
＊＊2017年2月26日更新＊＊ このコースは、世界でシリーズ累計30万人もの受講生が学んでいるウェブエンジニア養成コースの最新版「Complete Web Developer 2.0」の日本語版です。イギリス人のUdemyトップ講師（Rob Percival・ロブパーシバル）によるコースを日本の状況に合わせて日本語で全編収録し直しました。 プログラミングやウェブデザインが全くはじめての方でも、丁寧なチュートリアル動画や課題に取り組むことによって、ウェブデザインの基礎、サーバーサイドプログラミング、モバイルアプリ開発、APIプログラミングなどをマスターできます。 また、このコースはテクニカルな面だけではなく、ウェブエンジニアとして独立・起業するためのヒントが、豊富に盛り込まれています。 プログラミングだけではなく、WordPressを使ってポートフォリオサイトを作ったり、ショッピングサイト
アクションゲームをまるごと作って体験できる！Unityゲーム制作ハンズオン
※この動画教材はかなり古いバージョンのUnityを使って作成しています。すでに時代遅れとなっている部分が多くなっています。その点ご理解いただき、閲覧いただければと思います。 この講座はゲームエンジンUnityを使ったゲーム制作の学習コースです。ハンズオンでゲームをまるごと完成まで順を追って体験することができます。 ゲームエンジンの登場でゲームの制作は格段に身近になりました。とはいえ、全くハードルがなくなったわけではなく、依然として何らかのトレーニングを必要とします。他人が作ったプロジェクトの手順を写経のようにトレースすることは、非常にいいトレーニングになります。真似するところからゲーム制作の方法を学んでください。 ゲームプログラマとしてキャリアを積み、現在大学と専門学校の教壇に立つ講師が、ゲーム制作のノウハウと講義での理解のしやすさを濃縮してコースを作りました。 今からゲーム制作を始めよう
日本一マクドナルドから遠い場所 - Qiita
きっかけ 日本マクドナルド様のサイトの店舗検索の地図をみてたら、やたらたくさんの店舗が一度に表示できる。 これって全店舗一度に読み込んでるのかな、とChromeのデベロッパーツールで覗いてみると、全店舗分のJSONが見えた。 全店舗2887件。 ちょっと拝借して長年の疑問を晴らしてみようと思った。『はたして、日本で一番マクドナルドから遠い場所はどこなのか？』 注) 離島は除きます。離島を含めると南鳥島がぶっちぎりです。 Fusion Tablesでプロットしてみる Fusion Tablesに緯度経度をインポートすることでマップに位置をプロットできるのでやってみた。 Fusion Tablesの導入その他に関しては他に説明を譲ります。 とりあえずデベロッパーツールからJSONを丸ごとコピペして編集の末にCSVファイルをでっちあげた。 Fusion Tablesで扱えるように、先頭行にはカラ
AI - その革命はまだ起きていない、そして起きそうもない - Qiita
Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet - Link 先週、データサイエンス、AI業界にとって、ターニングポイント（潮の変わり目）となるほど重要なエッセイをUC Berkeleyの教授で、統計、機械学習、AIの研究者でもあるMichael Jordanという人が発表していました。もちろんあのバスケのMichael Jordanとは違います。(笑) 冗談はさておき、ここ最近のビッグデータの世界では標準になってしまったとも言えるSparkを開発したのはもともとAMP LabというUC Berkeleyの研究所のチームなのですがそこを率いていた人がこの人です。彼はシリコンバレーではもちろん、世界的にもビッグデータ、データサイエンスの世界ではかなり有名な人です。 その彼が、最近のAIという言葉に対する一般の誤解と誇大
統計学の基礎の基礎
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学 - Qiita
データサイエンス、データ分析、機械学習の専門書の前書きには「大学初年度の数学」≒微分積分と線形代数を前提としているものが多い。 それならば大学に行っている人はほとんど履修しているはずなのだが、その専門書を読むと全然歯が立たない事が多い。 かといって微分積分や線形代数のテキストを開くと、これが機械学習やデータ分析のどこに役立つのか全然分からず、途方に暮れる。 データの変化を捉えるから微分 変化を結果にまとめるから積分 多変量を扱いやすくするための線形代数 なのだがそんなお題目ではどうにもこうにも…… そんなときには下記の 『統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)』 がいい。1冊で微分積分と線形代数の内容が入っている。また、それらが統計学にどうつながっているか、統計学のどこでどう使われているかが明示されている。「統計学のための」なので必ずしも機械学習やデータ分析向けではない
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
Neural networks and deep learning (ニューラルネットワークと深層学習)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
Monad in TypeScript
tl; dr 普段はTypeScriptを書いているオタクが、すごいH本を読んだ📖 Haskellには便利な機能や考え方がたくさんあり、その一部はTypeScriptみたいなプログラミング言語でも表現できることがわかった TypeScriptでHaskellみたいなことをしようと思うと、いわゆるモナドライブラリが便利であり、中でもfp-tsが良さそうだった 以下にはfp-tsについて具体的な解説などをコードを交えて書く。 はじめに 前職で、TypeScriptのコードに type Either<Left, Right> = ... みたいなtype aliasを書いていたエンジニアさんにHaskellを勧められ、すごいH本を読んでみた。 Haskellはすごかった。もの凄く強力なチカラを2つ持っている。ガチガチな静的型付けと、モダンな関数型プログラミング技法である。美しく、型安全で、無駄
悪習を繰り返そうとしたときにフフッと笑う - kitak blog
最近、試しているやつ。何かの本か記事で読んだ気がするのだけど、思い出せない。 タイトルの通りなのだけど、自分が悪い習慣をおこなおうとしたときにフフッと笑うようにすると、その行動を抑制できる（ような気がする）。 例えば、自分の場合だと数分おきに自然とスマホに手が伸びてしまうことがあるのだけど、そういうときにフフッと笑う。そうすると、行動をおこそうとしている自分を客観的に見ているもうひとりの自分が「お前ってやつは、しょうがないやつだなぁ」と言っている気がして、伸ばしかけた手を引っ込めることができる。 脳には、身体行動を先におこなうと、それに見合った感情が形成されるというクセがある。例えば、とりあえず口角をあげると幸せな気持ちになる、といったものがよく知られている。このクセを利用して、フフッと笑うという身体行動をとりあえずおこなうことで、悪習を抑制する感情を形成させるというわけである。 とはいえ
Oculus Go 日本で発売 価格は23,800円から
Oculus Go 日本で発売 価格は23,800円から フェイスブック傘下のOculusは5月1日（日本時間5月2日）、一体型VRヘッドセット「Oculus Go」の販売を開始しました。モデルはストレージが32GBと64GBの2モデル。日本円での価格は32GB版が23,800円、64GB版が29,800円です（送料、税込）。販売国はRiftを発売している国及び韓国となっており、日本も含まれています。 日本での購入はOculusの公式サイトで可能です。 [ads] 安価で手軽ながら上質な体験が可能になるOculus Go Oculus Goは、PCやスマートフォンを使わない一体型VRヘッドセットです。接続の手間がないため、電源を入れてあれば、ヘッドセットを被るだけでVR体験ができるようになります。 トラッキングはヘッドトラッキングのみとなっており、レノボのMirage Soloやハイエンド
新元号公表「来年2月以降」検討 ｜ 共同通信
政府は2019年5月1日の新天皇即位に伴う新元号公表時期について、19年2月下旬以降とする検討に入った。政府関係者が1日、明らかにした。
ネットハラスメントにはパスワード変更を奨めよう！ - 山形浩生の「経済のトリセツ」
ツイッターもフェイスブックも、あれもこれも、ネットコミュニティが同じ意見の連中が集まるエコーチェンバーと化し、その連中がお互いをブートストラップしあって勝手に舞い上がり、威勢良くなって、するとますます引っ込みがつかなくなって中にははた迷惑な実力行使にまで及ぶバカがたくさん沸いてくる、というのはもちろん周知のこと。 で、これを抑えるにはどうしたらいいのかってことで、みんなで注意しましょうとか、理性的に説得しましょうとかいうのは正論ながら無力なのももちろんご存じの通り。すると、「運営に言って取り締まらせろ」なんてことをみんな言うわけだが、これまたむずかしい。いきなりアカウント停止にすべきなの？ゼロトレランスとか言ってそういうのをやるところもあるけど、結局何を許すか赦さないかは、かなり恣意的にならざるを得ない。やられたほうは、なんで自分だけが、と不満に思い、またどっちサイドでもかなりの人は「あれ
ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
マストドンのビル・ケリハー「ギブソンはアーティストをクソみたいに扱う。あの会社は終わってる」
世界的に高い人気を誇る米国のヘヴィメタルバンドMastodon。 そのギタリストのひとりビル・ケリハーは、長年のギブソン愛好家として知られ、同社から2本のシグネチャーモデルを発売するなど、互いに良好な関係を築いていました。 しかし2016年、ケリハーは突然ギブソンを去ってESP と契約し、シグネチャーモデルも発売します。 このメタル界を驚かせた移籍劇について、ケリハー本人が赤裸々に語ったインタビューが、米国のギターフォーラムで公開されました。本記事ではそれを抄訳してご紹介します。 多くの理由があった。結局ギブソンに受け入れられたと感じることは一度もなかったよ。奴らのコミュニケーションは酷いもんだった。 奴らは俺のギターを常に最悪にしてくれた。多くを望んだわけじゃない。2～3の希望を伝えただけだ。たとえばチェンバー加工せずに完全なソリッドボディにしてくれとかな。 だが俺の2本目のシグネチャー
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