Chainerが作った「ディープラーニング入門」が凄すぎる！ - Qiita
機械学習を勉強していくには、いくつかの課題があります。 統計や線形代数といった数学の知識 Pythonを使うのでプログラミングの知識 画像処理、音声処理といった知識 学習を行う為のコンピューティングリソースの準備 それらを学ぶ上でいろんな書籍やネットの情報が転がっているのですが、Chainerが出した「ディープラーニング入門」が凄すぎて、もうこれでいいんじゃないか感が凄いです。 2019/05/20追記 チュートリアルが更新され、新たに「演習問題」が追加されました。 https://tutorials.chainer.org/ja/src/Exercise_Step_01_ja.html どれくらい理解できているのかのチェックができるので、取り組んでみる事をお勧めします。範囲はPythonの入門から、ディープラーニングに必要な数学の知識までありますので、チェックするには十分な内容だと思いま
AI・機械学習の「最先端テクノロジー」と「ビジネス活用」ーDEEP LEARNING LAB 2018 - Qiita:Zine
昨今、関連するニュースを聞かない日はないほど加熱している、AI・深層学習（ディープラーニング）。 Qiitaでも、タグの総合ランキングで、Pythonが1位のjavaScriptに迫っており、勢いをみせています。 そんな深層学習の勢いを加速させる一端を担う、 Preferred Networksとマイクロソフトが立ち上げた、日本最大級の技術推進コミュニティ「DEEP LEARNING LAB」。 先日、同コミュニティが、AI・機械学習のイベントで日本最大級ともいえる「DEEP LEARNING LAB 2018」を開催しました。 Qiita Zineでは、「最先端のテクノロジー」と、「実社会での応用」の観点から、4つのセッションについてレポートします。 最先端技術編 研究を加速するChainerファミリー Preferred Networksの研究担当VP比戸 将平氏が登壇。Chainer
AWS Lambda および Tensorflow を使用してディープラーニングモデルをデプロイする方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Lambda および Tensorflow を使用してディープラーニングモデルをデプロイする方法 ディープラーニングは、実際のデータを処理する方法に革命をもたらしました。ディープラーニングアプリケーションの種類は、ユーザーの写真アーカイブの整理から、本のレコメンド機能、不正な動作の検出、自動運転車周辺の認識まで、多岐にわたります。 この投稿では、AWS Lambda で独自にトレーニングしたモデルを使用して、単純なサーバーレスのコンピューティング手法を大規模に活用する方法を段階的にご説明します。このプロセスの中で、サーバーレスを使って推論を実行するために使用できる AWS の主要なサービスをいくつかご紹介します。 ここでは、イメージ分類について取り上げます。パフォーマンスが高いオープンソースモデルを多数利用できます。イメージ分類では、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - Qiita
RPA(Robotic Process Automation) 概説
