O'Reilly Japan - RとKerasによるディープラーニング
Pythonのディープラーニング用ライブラリKeras開発者のFrançois Cholletと、RStudio創設者兼CEO兼開発者としてRコミュニティで絶大な信頼を集めるJ. J. Allaireによる共著。ディープラーニングを学びたいRユーザ向けに、まず概念を説明し、それを実装したサンプルを示すというスタイルで、実際にサンプルを動かしながら学ぶことができます。ディープラーニングとはどんなものか、AIや機械学習との関連、なぜ重要性が増しているのかだけでなく、コンピュータビジョン、自然言語処理などの実用的な例題も扱います。使い慣れたRを使ってディープラーニングについて学びたいというRユーザの期待に応える一冊です。 はじめに 第Ⅰ部 ディープラーニングの基礎 1章 ディープラーニングとは何か 1.1 人工知能、機械学習、ディープラーニング 1.1.1 人工知能 1.1.2 機械学習 1.1
TensorFlow Probabilityでガウシアンプロセス回帰の最尤推定を実行してみる - HELLO CYBERNETICS
はじめに ガウシアンプロセスで最低限知ってほしいこと 線形回帰 ガウシアンプロセス回帰 ガウシアンプロセス回帰のまとめ ガウシアンプロセス回帰の推定 まとめ １．ガウシアンプロセスのモデル ２．推定するべきガウシアンプロセスのパラメータ ３．カーネル関数でガウシアンプロセスのパラメータを書き換える ４．推定すべきパラメータをすり替える 補足 TensorFlow Probabilityで実践 必要なライブラリのインポート でたらめなガウシアンプロセス回帰 データの準備 パラメータをフィッティングしていないガウシアンプロセス回帰のサンプリング 学習したガウシアンプロセス回帰 データ点準備 ガウシアンプロセスのモデル構築 損失関数の設定 ガウシアンプロセス回帰のサンプラー いざ学習！ 更に進むために はじめに TensorFlow Probabilityには様々な確率分布が実装されています。
確率的プログラミング言語 TensorFlow Probability【高レベルAPI、`tfp.glm`の紹介】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに APIの全体像 Layer 0 : TensorFlow Layer 1 : Statistical Building Blocks Layer 2 : Model Building Layer 3 : Inference techniques Layer 4 : Pre-built models + inference 高レベルAPItfp.glmの紹介 提供されている一般化線形モデル（GLM） ●class Bernoulli ●class BernoulliNormalCDF ●class Poisson ●class PoissonSoftplus ●class Normal ●class NormalReciprocal ●class LogNormal ●class LogNormalSoftplus ●class GammaExp ●class GammaSoftp
グーグル、AIの「指数関数的」成長と独自のチップ開発を語る
Tiernan Ray （ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 長谷睦 （ガリレオ） 2018-11-23 06:30 人工知能（AI）と機械学習の急増が、コンピューティングの本質そのものを変えつつあるとの見解を、AIを最も大規模に活用している企業の1つであるGoogleが示した。 Googleのソフトウェアエンジニア、Cliff Young氏は米国時間11月1日午前、半導体分野の調査会社として名高いThe Linley Groupがカリフォルニア州サンタクララで開催した、人気のコンピュータチップに関するシンポジウム「Linley Group Fall Processor Conference」で、開会の基調講演を行った。 Young氏はまず、AIの利用が「指数関数的段階」に達した時期が、数十年前に提唱された半導体の進歩に関する経験則「ムーアの法則」が行き詰まった時期と完全に一致し
【TensorFlow Probability】edward2 モジュールの使い方 MCMCまで【更新】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 概要 コードの前提 Edward2 肝は tfp.edward2.RandomVariableクラス ベイズロジスティック回帰 ロジスティック回帰を書く 事後分布を書く 事前分布のセッティング 対数尤度 MCMCの実行 事後分布を見る 最後に はじめに 概要 現在開発が急ピッチで進んできている（ように私には見える）、TensorFlow Probabilityですが、 PyroやStanなどの先発組に比べて明らかに遅れを取っているように見えます。 このことに関して「ネット上に良いサンプルコードが見当たらない」ということと「ドキュメントを読んでもどのAPIを使えば良いか分からない」ということが大きな原因かなと思います。 特にtfp.distributionsとtfp.edward2の差異は明確ではなく、どっちをどのように使うのか…というのはかなりわかりづらいところです。 結論を述べ
Raspberry Piでディープラーニングを学ぼう——TensorflowやPythonの基礎が学べる「AIプログラム学習キット2プラス」｜fabcross
スペクトラム・テクノロジーが、Raspberry Pi3 model B＋を使ってディープラーニングソフト「Tensorflow」とそのプログラム言語「Python」の基礎を学ぶことができるキット「AIプログラム学習キット2プラス」を発売した。 同キットは、2017年に発売された「AIプログラム学習キット」のバージョンアップ版だ。Raspberry Pi 3 model B＋をベースに、Tensorflow ver1.11、Python 2.7および3.4に対応した。 ディープラーニングの初学者向けの内容で、まず基礎学習としてPythonのサンプルプログラムと練習問題によってプログラミングを習得。続いて、文字認識や画像認識、自然言語処理やDNN（Deep Neural Network）による車両価格予測、不動産価格予測などのディープラーニングのプログラム例を用いて応用学習する。 キット内容
東大松尾研データサイエンティスト養成講座を受けてみてためになったこと - Qiita
はじめに 東大松尾研のデータサイエンティスト養成講座を受けてみて、アウトプットしないのももったないので、今後データサイエンティストを目指そうという方に向けて自分がためになったと思ったことをつらつらと書いていきます。 データサイエンティストとは（定義） ビジネスの課題に対して、統計や機械学習（数学）とプログラミング（IT）スキルを使って解決する人 次のうちどれかが欠けてもデータサイエンティストとは言えない 数学や統計の知識 実装できるエンジニアリング能力 ビジネス課題を解決していくコンサルティング能力 参考URL: https://www.zs.com/services/technology/technology-services/big-data-and-data-scientist-services.aspx これを聞くとデータサイエンティストになるにはすごい難しいと自分は感じました。
あなたの機械学習システム構築を手助けする、TensorFlow Extended - Qiita
今日では、機械学習が研究者だけでなく個人レベルで利用できるような時代になってきました。これは、計算機の性能向上や機械学習フレームワークなど開発環境の充実、大量データが手に入りやすくなってきたことなどが要因として挙げられます。 一方、機械学習を用いたシステム(以後本記事では機械学習システムと呼びます)の構築にはハードルがあります。データ傾向の変化など、これまでのシステムにない考慮すべき点が多く存在するからです。2015年の論文においては機械学習モデル作成は一部分でしかなく、運用においてはその他の要素が大きく影響すると述べられていますが、現在でも状況は大きく変わっていないように感じます。 出展：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098021 本記事ではGoogleが提供する機械学習システムの開発プラットフォームであるTensorFlow Extended(
Tensorflow Eager vs PyTorch (強化学習編) - Qiita
Introduction 強化学習におけるTensorflowの実装たるや、その多くは可読性が低いです。それに比べて、PyTorchやchainerといったDefine-by-Run型のフレームワークの実装は読みやすく作りやすい。しかし、その時代もEager Modeの出現により終わりました。 本稿では、Eager Modeの実践的な記述方法と、強化学習における有用性を示すことを目指します。 主な内容として PyTorchからTensorflow Eagerへの１対１の移植方法 Eager Modeにおけるsummary Eager Modeにおける学習結果のsave&load PyTorchよりEagerを高速に動作させる を含みます。 今回、題材として用いるのは、ICML2018に採択されたFujimotoらの「Addressing Function Approximation Err
TensorSpace.js
The TensorSpace.js works well on Chrome, Safari, Firefox. TensorSpace is also compatible to mobile browsers. TensorSpace.org provides documents, downloads and live examples of TensorSpace.js. The source code of TensorSpace.js is available at Github. For questions, issues, and suggestions please use the issue section of the Github project.
Tensorflow 2.0: models migration and new design – P. Galeone's blog
Tensorflow 2.0 will be a major milestone for the most popular machine learning framework: lots of changes are coming, and all with the aim of making ML accessible to everyone. These changes, however, require for the old users to completely re-learn how to use the framework: this article describes all the (known) differences between the 1.x and 2.x version, focusing on the change of mindset require
TensorFlow.jsでMNIST学習済モデルを読み込みブラウザで手書き文字認識をする - Qiita
先日行われたTensorFlow Dev Summit 2018の「Machine Learning in JavaScript」で、Webブラウザ上で実行可能な機械学習ライブラリとしてTensorFlow.jsが公開されました。 そこで、素振りがてらにこんなものを作ってみました。 これは、手書き数字識別のトレーニング済モデルをTensorFlow.jsで読み込むことで、Webブラウザ上で書いた数字が0~9のどれかを予測しています。 主なフロー TensorFlow or Kerasで学習済みモデルを作成 tensorflowjs_converterでTensorFlow.jsで読み込める形に変換 TensorFlow.jsで変換済モデルを読み込んで推論を実行 今回はKerasを使用した方法を紹介していますが、TensorFlowの場合も同様なフローになります。 具体的には、1で出力するフ
TPUを使う時に気をつけること - Qiita
こんにちは。TensorFLow Advent Calendar 2018 2日目の記事です。 今年の9月終わり頃、TPUv2をColaboratory上でTPU(v2)を利用できるようになりました。それに伴って、いくつかの記事でGPUとTPUの比較もされました。TPU初出の論文では、K80の15倍〜30倍とうたっていた1こともあり、実際のTPUの性能はどうなんだ、ということで注目を浴びましたが、みんな苦労しているようです。 知り合いのGooglerに聞いても、やはりいろいろチューニングのポイントがあるようです。実際、公式のサンプル(KerasでFashion MNIST)をもとにコードを書いてみたのですが、プロファイラを見てみると、、、 上図のUtilization of TPU Matrix Units を見ていただければわかるように、なにも工夫しない状態では Matrix Units
GitHub - google-research/bert: TensorFlow code and pre-trained models for BERT
***** New March 11th, 2020: Smaller BERT Models ***** This is a release of 24 smaller BERT models (English only, uncased, trained with WordPiece masking) referenced in Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models. We have shown that the standard BERT recipe (including model architecture and training objective) is effective on a wide range of model sizes, beyond
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
以前Tensorflowの本を探してた事を覚えてた編集さんが、「最近Tensorflowの本を出したので良かったら読んで見てください」と言って献本してもらった本。 今の自分がTensorflowについて学べる本がこの世に存在するとは思えないのだけれど、この本の評判は機械学習の本としてそこそこ良さそうで、ちょっと気になっては居た。 今年前半は小難しい本を読んでばかり居たのでここらで息抜きに軽く普通の本も読みたいと思ってた所なので、読んで見る事にする。 なお、私はたぶんそもそもに対象読者じゃない気がするので、このブログのポストを読む時はそのへんは差し引いてください。 開幕の前提にいまいち同意出来ない この本は、プログラマのツールボックスに新しく機械学習を追加しよう、という前提で書かれている。 でもこの前提がもはや成立しないんじゃないか。 これは機械学習を、まるでサービス開発の一手法として必要に
Design Documentから見たTensorFlow 2.0の変更点 - Qiita
本記事は、TensorFlow Advent Calendar 2018 の23日目の記事です。 12/25に公開する予定でしたが、12/23が空いていてすでに記事を書き終えてしまったため、少しフライングして公開します。 TensorFlowのGoogle Groupのアナウンス によると、2018年末～2019年初にかけてTensorFlow 2.0が公開される予定です。 とはいえ、執筆時点でr1.13のブランチが切られていることから、TensorFlow 2.0の前に、TensorFlow 1.13が公開される可能性が高そうです。このため、TensorFlow 2.0の公開は2019年になるものと考えられます。 TensorFlow 2.0の機能は、tensorflow/community のページにて公開されているDesign Documentから確認することができます。 本記事では
[1812.03973] Bayesian Layers: A Module for Neural Network Uncertainty
We describe Bayesian Layers, a module designed for fast experimentation with neural network uncertainty. It extends neural network libraries with drop-in replacements for common layers. This enables composition via a unified abstraction over deterministic and stochastic functions and allows for scalability via the underlying system. These layers capture uncertainty over weights (Bayesian neural ne
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TensorFlow Hub
GitHub - felipessalvatore/self_driving_pi_car: A deep neural network based self-driving car, that combines Lego Mindstorms NXT with the computational power of a Raspberry Pi 3.
GitHub - tensorspace-team/tensorspace: Neural network 3D visualization framework, build interactive and intuitive model in browsers, support pre-trained deep learning models from TensorFlow, Keras, TensorFlow.js
