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なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
教育言語として Pythonは「同じインデントレベルの文は同じ塊」というルールを採用しており、見掛け上のPythonプログラムの最大の特徴となっています。 Python作者のGuido van Rossum氏(オランダ人でアムステルダム大学卒)はPythonを開発する以前に、オランダで教育向けの「ABC言語」の開発に関わっており、Python自体はRAD(迅速なアプリケーション開発)がメインで教育用を念頭に開発してはいなかったものの、ルーツとなったABC言語では文法に関してさまざまな研究が行われ、インデントを使うのが初心者にとってもっとも間違いにくいブロックの表現として採用していたのです。(Donald Knuth氏が推進していた。) Rubyist のための他言語探訪 【第 1 回】 Python Pythonがプログラミングの学習に向いているたった一つの理由 From ABC to P
数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思
Grumpy: Running Python on Go
Episode #95, published Wed, Jan 18, 2017, recorded Thu, Jan 12, 2017 Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! On this episode you'll meet Dylan Trotter who is working increase performance and concurrency on these servers powering YouTube. He just launc
反対の方向からやって来る人 - PythonではじめるDeep learning
2017 - 01 - 24 反対の方向からやって来る人 人生 シェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket この間、大学の帰り道に駅のホームを歩いていた時のことです。 適当に書いたレポートを、ぽいっと提出して、 大学辞めたいなぁ、とか思いながら 駅のホームを歩いていました。 大量の大学生が大学の方に向かっていました。 きっと彼らには今からテストがあるのでしょう。 その流れに逆らって歩いていると その中に自分と同じ方向を向いている人を何人か見つけることが出来ました。 1組のカップルと、それと僕と同年代くらい男の人です。 男がカップルの横を、するり、と抜いていきます。 僕はこの人に負けちゃいけない。 なぜか、そう思って、この人について行くことにしました。 ホームの橋から橋まで歩くつもりなのでしょう、 どんどん進んでいきます。 だんだんと、歩幅
量子コンピュータが人工知能を加速する。を読んだら僕の世界が加速した話(後編) - PythonではじめるDeep learning
2017 - 01 - 24 量子コンピュータが人工知能を加速する。を読んだら僕の世界が加速した話(後編) シェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket おはようございます(ᵔᴥᵔ) まず初めに、読者登録してくださった方々ありがとうございます！(ᵔᴥᵔ) せっかくこんなにたくさん登録していただいたのに、全然更新できなくてすみません！ これからはできるだけちゃんと更新していくのでよろしくお願いします(ᵔᴥᵔ) ということで、さっそく本題に入りたいと思います。 目次 前編のまとめ 後編 人工知能の加速によって世界が変わる 量子の世界 日本は今後どうすればいいのか？ おわりに 前編のまとめ いきなり後編に入る前に、前編を読んでない方もいると思うのでこれまでの流れを軽くおさらいをしたいと思います。 まず、「D-wave」という謎のベンチャー企業によ
Tutorial: Deep Learning in PyTorch - i am trask
An Unofficial Startup Guide. Posted by iamtrask on January 15, 2017 EDIT: A complete revamp of PyTorch was released today (Jan 18, 2017), making this blogpost a bit obselete. I will update this post with a new Quickstart Guide soon, but for now you should check out their documentation.</a> This Blogpost Will Cover: Part 1: PyTorch Installation Part 2: Matrices and Linear Algebra in PyTorch Part 3:
PyTorch
October 22, 2025 in Announcements, Blog PyTorch Foundation Welcomes Ray to Deliver a Unified Open Source AI Compute Stack Ray joins leading open source AI projects including PyTorch and vLLM to minimize AI computing complexity and speed production The PyTorch Foundation has welcomed Ray as its newest foundation-hosted project.…
OSX10.10でCaffeをインストール、リファレンスモデルで画像を分類 - Qiita
2015年4月22日現在の情報です caffeは頻繁にアップデートを行うので今現在動くかは保証しかねます インストールからリファレンスモデルを用いて画像判別をします． リファレンスモデルbvlc_reference_caffenet.caffemodelとclassify.pyを使用した画像識別についてまでです． caffeとは ディープラーニングフレームワーク 非常に高速かつ開発が活発で人気の高いフレームワークです 詳しくは公式を見ましょう http://caffe.berkeleyvision.org/ 少し性能を見たい方は Caffe Demos に分類したい画像のURLを貼ると 公式のリファレンスモデルで画像分類を行ってくれます MacOSX10.10.3(yosemite)にインストールする 以下の記事も参考になるかと思います OS X 10.10（Yosemite）にCaffe
機械学習のライブラリを片っ端からpipで入れまくる(Ubuntu) - Qiita
知っているライブラリを片っ端からpipで入れまくっちゃいます。pip万歳！ 新しいライブラリ見つけたらどんどん追加します。 #pip本体のインストール $ sudo apt-get install python-pip #pipの使い方 なぜか僕の環境では$ sudo -H pip install pip ライブラリ名としないと上手く行かないんですが、 他のサイトなどでは$ pip install ライブラリ名と書いてあるので、以下はこっちで行きます。 僕と同じくsudo必要な人いないのかなぁ〜 #科学技術計算のライブラリ ライブラリ：numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-image pip install numpy scipy pandas matplotlib scikit-image #機械学習 ライブラリ：chainer, tensor
Deep learning × Python - Qiita
今更ではありますが、今年のPythonキーワードの中で外すことはできないのではないでしょうか？ というわけで今年を振り返ってお世話になったDeepLearning系Pythonライブラリを紹介したいと思います。 Keras chainer, tensorflow, mxnetなどいろいろなフレームワークが出てますが、単純にGithubのスター数でみると次の順で人気なようです。(12月25日現在) tensorflow(40959) keras(10509) mxnet(7288) chainer(1910) tensorflow大人気なのが分かりますね。kerasはコード行数が少なくて済むので好きなのですが、tensorflow-slimなども出てきて、今後もtensorflowベースでより簡単に書けるライブラリが出てきそうです。 keras-rl kerasを使ったDeep Reinfo
自然言語系のデータでLSTM理解しようとすると難しいので、MNISTデータでLSTMの基礎を解説 - Qiita
師走に調子乗ってTensorflow Advent calendar 2016登録して完全にヒーヒー言いながら今回の内容を書きました。 おそらく後から読みやすいように追記や更新もすると思います。8日目です。どうも。 この記事はTensorflowのチュートリアルを読んでなんとなくの機械学習的な理解がある方達がおそらく対象です。 それらに関連した解説も一応書いてます。 ・ビギナーの解説 : 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 ・エキスパートの解説 : Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 機械学習がどんどん盛り上がってますね。 みなさん楽しそう。 そんなわけで今更word2vecなんてやっても...感もあるので、すっ飛ばしてRe
TensorFlowでニューラル会話モデル - Qiita
以前の記事ではTensorFlowを使って英語から日本語に翻訳するニューラル翻訳モデルを訓練しましたが、今回は最近のチャットボットブームに乗っかって（？）、ニューラル会話モデルを訓練してみました。 環境 環境は以前の記事と同じですが、今回はAWSのスポットインスタンスを使うことでコスト削減を図りました。 TensorFlow 0.9 AWS g2.2xlarge spot instance Ubuntu Server 14.04 Python 3.5 データ ニューラル会話モデルを訓練するためには、発言とその発言に対する返信のテキストデータが必要になります。ここではTwitterのリプライを収集スクリプトを書き、1.3Mほどのツイートと返信先のペアを収集しました。ツイートからユーザ名、ハッシュタグ、URLは削除され、例えば次のようなペアが得られます。 返信先ツイート ツイート
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Deep Learning with Python
Pythonで始める機械学習入門
ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 第3章 - Qiita
GitHub - MoriKen254/DeepLearningWithPython: Implementation of Deep Learning Algorithm with Python from scratch.
http://tutorial.caffe.berkeleyvision.org/caffe-cvpr15-pixels.pdf
Using Entry Points to Write Plugins — Pylons Framework 1.0.2 documentation
Amazon.co.jp: ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装: 斎藤康毅: 本
