【デブサミ2016】18-B-1レポート エンジニアなら使える深層学習 ～ TensorFlowやDataRobotで機械学習がもっと身近に
「機械学習」という言葉は最近では半ばバズワードしつつありますが、関連するキーワードとして「深層学習（Deep Learning：ディープラーニング）」も同様に脚光を浴びています。機械学習と同様に気になるワードではあるけれど、一体その正体とは何なのか、何ができるのか？ という風に思っている人も少なからずいるのではないでしょうか。2016年02月18日に目黒雅叙園にて行われた「Developers Summit 2016」では、高エネルギー物理学の博士号を持ち、ニューヨーク大学でデータサイエンティストとしてヒッグス粒子発見のためのデータ解析に携わり、現在ではDataRobot社でデータサイエンティスト兼オーガナイザーを務めるシバタアキラ氏が、分かりやすい内容で深層学習とDataRobotに関する解説を行いました。本記事ではそのセッション内容についてレポートしたいと思います。 講演資料：エンジニ
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
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