『DeepLearning BOX』ではじめるディープラーニング①Windows 10で「TensorFlow」と「CNTK」を使ってみる | IoTNEWS
2021-09-032018-06-26 『DeepLearning BOX』ではじめるディープラーニング①Windows 10で「TensorFlow」と「CNTK」を使ってみる 最近、いろいろなことろで注目を集めている「AI」「機械学習」「ディープラーニング」。 これらの技術は、画像認識・自然言語処理・音声処理などの分野で幅広く利用されはじめており、専門性をもつ研究者だけが利用するものではなく、ECサイトのおすすめ広告やSNSにおける顔認識、その他Amazon AlexaやGoogle Home, Siriなど、身近な技術に活用されるようになった。 そんな、「AI」「機械学習」「ディープラーニング」に最適化されたマシンとして、NVIDIA社から「ELITE SOLUTION PROVIDER」※として表彰された、GDEP アドバンスの「DeepLearning BOX」がある。これから
【機械学習を基本から丁寧に】TensorFlow Eager Executionで多項式回帰の実行 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 実行環境 理屈編 問題設定 損失関数 損失を小さくする勾配法 実践編 必要なライブラリの準備 問題設定 モデルの設計と損失関数 tf.keras.Modelクラスでモデルの雛形を作る 損失関数 勾配の計算 パラメータの更新 実験 初期状態のモデル 学習後のモデル 本当に学習は上手く行ったのか 補足 コード全体 関連記事 前回記事 続きの記事 はじめに 前回の記事では単回帰で直線をフィッティングする問題を、TensorFlow Eager Executionで実行しました。 割と低レベルなTensorFlowの機能を使ったため、数式とほとんど直結した形で機械学習の動作を確認できたのではないかと思います。 www.hellocybernetics.tech 実は先のような単回帰をしっかりマスターすると、基本的にどんなモデルを仮定するのかというのがちょっと変わるだけで、いろいろな手法を
Keras or PyTorch as your first deep learning framework - deepsense.ai
So, you want to learn deep learning? Whether you want to start applying it to your business, base your next side project on it, or simply gain marketable skills – picking the right deep learning framework to learn is the essential first step towards reaching your goal. What are Keras and PyTorch? Keras and PyTorch are open-source frameworks for deep learning gaining much popularity among data scie
【機械学習を基本から丁寧に】TensorFlow Eager Executionで単回帰の実行 - HELLO CYBERNETICS
理屈編 問題設定 損失関数 損失を小さくする勾配法 損失の減少はいつ終わるのか 学習がうまくいく更新の大きさ 学習がうまくいかない更新の大きさ 実践編 実行環境 必要なライブラリの準備 問題設定 モデルの設計と損失関数 tf.keras.Modelクラスでモデルの雛形を作る 損失関数 勾配の計算 パラメータの更新 実験 初期状態のモデル 学習後のモデル 本当に学習は上手く行ったのか コード全体 多項式フィッティングへの発展 理屈編 問題設定 ここでは最も単純な線形回帰である単回帰について説明します。 これは、入力変数がスカラーで $x$ １つ、出力変数もスカラーで $y$ １つのときに、 $x$ と $y$ の関係を一次式で表そうというものです。 データセット $D={(x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_N, y_N)}$がある時に（ $x_i, y_i$
Use Keras Pretrained Models With Tensorflow
zachmoshe.com Technical Consultant for Risk Management, Fraud Prevention and Data Science About me "Computers are useless. They can only give you answers." (Pablo Picasso, 1960s) Use Keras Pretrained Models With Tensorflow In my last post (the Simpsons Detector) I’ve used Keras as my deep-learning package to train and run CNN models. Since Keras is just an API on top of TensorFlow I wanted to play
【深層強化学習】Ape-X 実装・解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Keras + TensorFlow で Ape-X を実装しました。 コードはgithubにあげてあります。 https://github.com/omurammm/apex_dqn 強化学習の知識として、 DQNまでは知っているとわかりやすいと思います。 DQNまでの勉強では以下のサイトが非常に参考になります。 ・ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 ・強化学習について学んでみた。（その1） Ape-Xとは 論文：DISTRIBUTED PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY 簡単にいうと、論文のタイトルにもあるよう
kerasを使ったMuti-task Learning(CNN + Autoencoder) - Qiita
kerasを使ったMuti-task Learning(CNN + Autoencoder) 最新のモデルでは一般的になってきているMuti-taskなモデルについて取り上げたいと思います。 Multi-task Learningとは Muti-task Learning(MTL)とは、１つのネットワークで複数のタスクを解くモデルです。 MTLの内容はこちらの記事にわかりやすくまとめられています。 直感的な理解としては、人は新しいタスクを学習しようとするとき、これまでの知識を活用することでスムーズに新しいタスクを学習することができます。例えば、将棋ができる人とできない人が新しくチェスを覚えようと思ったとき、将棋ができる人の方が覚えが早いことが多いと思います。 このように別の分野の知識を複合的に学習することで、学習のスピードや最終的な精度を上げようということがMTLのモチベーションです。 今
Autoencoders — Introduction and Implementation in TF.
Introduction and Concepts:Autoencoders (AE) are a family of neural networks for which the input is the same as the output (they implement a identity function). They work by compressing the input into a latent-space representation, and then reconstructing the output from this representation. A really popular use for autoencoders is to apply them to images. The trick is to replace fully connected la
Twitterが機械学習用ライブラリをTensorFlowに移行しようとしている理由とは？ - GIGAZINE
Twitterはユーザーに合わせたコンテンツを表示するため、機械学習を使用してサービスの改善に取組んでいます。記事作成時点で、Twitterは機械学習にTorchを使用していますが、2017年の夏頃からGoogleが開発したTensorFlowに移行する取り組みを行っています。TensorFlowに移行することで得られるメリットについて、Twitterのソフトウェアエンジニアであるニコラス・レオナール氏とシベーリ・モンテス・ハラース氏が説明しています。 Twitter meets TensorFlow https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/insights/2018/twittertensorflow.html Twitterは2014年にディープラーニングを使用した画像検索やデータベース構築に取り組むMadbitsを買収し、同
データ管理からデータ分析へ、“NewSQL”を標ぼうする米Teradata
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「データ管理基盤の会社からデータ分析基盤の会社になった。米Teradataは、数年前に戦略を変えた。2017年10月からは、データベースにデータ分析エンジンを統合したブランドとしてTeradata Analytics Platformをうたっている」。 米Teradataは、DWH（データウエアハウス）用途に向いたデータベース管理システム（DBMS）として、「Teradata Database」を提供してきたベンダーだ。ここ数年は、データの管理に加えて、データの分析機能に注力してきた。DBMSにデータ分析エンジンを組み合わせて提供している。 データ分析機能への注力は、米Teradataの戦略の変化を受けたもの。SQLで構造化データを管理
Deep Learningフレームワークの現状【TensorFlow, PyTorch】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに フレームワークのこれまでと現状 ディープラーニングフレームワークの登場 Define by RunとDefine and Run Define and RunとDefine by Run戦争終結？ ディープラーニングフレームワークのこれから ディープラーニング応用 はじめに 最近は自分自身が機械学習関連に触れる機会がめっきり減ってしまい、ブログの更新が全くできていない状態でした。久々にこの辺りの現状を調べてみたら、私がいろいろ機械学習を触っていた時と状況が大きく変化しているように見えました。 なので私が久々に調べてみて感じたところをまとめておきたいと思います。 実際に動かしてみた系の記事ではないですし、具体例がないのでもしかしたら私の頭の中で勘違いもあるかもしれませんが、そのときはご指摘いただけると幸いです。 フレームワークのこれまでと現状 ディープラーニングフレームワークの登場
【いつの間にか進化してた！】TensorFlowのKerasの様々な使い方 - HELLO CYBERNETICS
はじめに これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ：Sequential 少し発展版：Modelによるfunctional API Eagerの登場によって…！ Pythonのclassとしての作り方 Eagerモードとしての書き方 確率的なニューラルネットワーク はじめに 最近機械学習から離れ気味ですが、何やらTensorFlowのDocumentを覗いたらTensorFlow内部のKerasがすごくいろいろな使い方できることに気が付きました。 （ちなみに、TensorFlowとは別の（いろいろなフレームワークをバックエンドにできる）Kerasの方はどうなっているのか知らないので申し訳ありません。） ということでそれを簡単にまとめておきたいと思います。本当に簡単に。 これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ：Sequential 最もよく知られている使い方ですね。 model=t
Google DatalabコンテナにElixirを入れてTensorflexを動かそう - Qiita
（この記事は、「fukuoka.ex(その2) Elixir Advent Calendar 2017」の24日目、および「ディープラーニングのエンジニアリング Advent Calendar 2017」の6日目です） 昨日は、@tuchiroさんのElixirでSI開発入門 #9 Railsからのモデルの移行2(DDLをパースする)でした 前回までElixirからRustlerを経由して外部言語インターフェースのさまざまな可能性を探ってきました。 今回はGCPの公式コンテナである「Cloud Datalab」にElixirをインストールして、ElixirのTensorFlowバインディングである「Tensorflex」を試してみます。 前回までの記事は、以下になります ElixirのGenStageに入門する #1 |> ElixirのGenStageに入門する#2 バックプレッシャーを
自前のデータでKerasで画像分類を写経してみる（１） | WordPressでフリーオリジナルフォント
他人のデータのMNISTとかばっかりやっても全く面白くない！ 自分で集めたデータで機械学習したい！ 貴重な説明が以下にあったので、写経してみる！ Kerasによる、ものすごくシンプルな画像分類（りんごとオレンジ） hiroeorz@github 2017年02月15日に更新 http://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957 Google検索でりんごとオレンジの画像をそれぞれ25枚ずつゲット（ダウンロード）してくれば、私にもできました！ （環境） Windows 8.1 Anaconda 4.4.0 Python 3.6.1 Tensorflow 1.2.1 Keras 2.0.6 （１）C:/python/ フォルダ下に、以下のフォルダを作成 data/train/apple ←りんご画像20個をダウンロード /tr
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GitHub - keunwoochoi/keras_callbacks_example: Keras callback example
How to use ModelCheckpoint with custom metrics in Keras?
serving/tensorflow_serving/g3doc/api_rest.md at master · tensorflow/serving
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foundit ＃4_01 画像認識モデルを作るための鉄板レシピ（講師：久保隆宏 氏）
TensorFlow Dev Summit
