Big Sky :: golang で tensorflow のススメ
« Software Design 2018年7月号「Vim 絶対主義」の執筆に参加しました。 | Main | ボタンを押したら golang の if err... を自動入力 » tensorflow といえば Python と思っておられる方も多いのではないでしょうか。間違いではないのですが、これは初期に作られた Python 向けのバインディングに研究者達が多く食いついた結果に過ぎないと思っています。実際 tensorflow は現在 C言語、C++、Python、Java、Go から利用する事ができ、最近では JavaScript にも移植されています。筆者自身も Go で tensorflow を使ったシステムを構築し、運用保守しています。問題も発生せず機嫌良く動いています。学習の利用部分は GPU のパフォーマンスに依存しますが、それ以外の部分については各言語の実装に依存し
Googleの事前学習済みモデルを手軽に利用出来るTensorFlow Hub - Technical Hedgehog
自然言語処理におけるword2vecや画像処理におけるInceptionなど、一般的に広く用いられているモデルを上流で用いる事は多くあります。汎用的な知識を扱えるメリットがある一方、学習には大量のデータセットの準備と膨大な学習時間がかかってしまいます。 この問題に対して、あらかじめ学習させた状態のモデル(事前学習済みモデル)を用意しておき上流に転移させる方法があります。本記事ではその事前学習済みモデルについて、Googleが提供するのライブラリであるTensorFlow Hubを紹介します。 TensorFlow HubはGoogleの大量リソースを用いて学習したモデルを手軽に実装できるほか、自作したモデルを別環境で利用しやすいように自作することも可能です。本記事では概要と特徴、利用方法を紹介します。 今回説明するTensorFlow Hubの利用方法、作成方法について実験したコードはGi
Twitter ML Platform
Machine learning enables Twitter to drive engagement, surface content most relevant to our users, and promote healthier conversations. As part of its purpose of advancing AI for Twitter in an ethical way, Twitter Cortex is the core team responsible for facilitating machine learning endeavors within the company. With first-hand experience running machine learning models in production, Cortex seeks
「TensorFlow はじめました」をはじめました！ - blog.tmp.tokyo
機械学習という言葉が最近話題になってきています。少し前に IBM 社の Watson が癌患者を救ったというニュースがありました。 www3.nhk.or.jp はい。最近はこの IBM の Watson が頑張っています。膨大な情報を読み込み，その中から最適の解を探してくるのです。人間には到底不可能な量の情報を扱うためまさに「人工知能」と言うに相応しいソリューションと言えます。 www.ibm.com うちの会社でも一部の部隊が Watson を使って何か怪しげなことをやっていますが，Watson はいかんせん「タダじゃない」のです。まあ人間の代わりに学習してより知能を高めていくのですから作った方もタダで使わせてくれるわけはありません。 ところが，世の中にはこの機械学習をタダで試してみることができるものも存在するのです。 我らが Google ! そうです。世界トップクラスの IT 企業
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
TensorFlowをアプリで使ってみる | GuildWorks Blog
水谷です。 先週、Googleが機械学習システム「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。 曖昧な言葉や口語を的確に理解して検索結果をだすRankBrain、最近Inboxアプリに搭載された自動応答機能や、スマートフォンのカメラで看板の文字などを写して、その文字を翻訳してくれるGoogle翻訳アプリも、このTensorFlowをベースに開発されているようです。 詳しくはこちらなどを参照してください。 http://googledevjp.blogspot.jp/2015/11/tensorflow-google.html http://www.publickey1.jp/blog/15/googletensorflow.html http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1511/10/news055.html ここでは、手っ取り早くアプリ
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