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15 Responsive CSS Frameworks Worth Considering - Speckyboy Design Magazine
CSS frameworks are pre-written CSS files that help web designers and developers create websites faster and more efficiently. They are perfect for those looking to launch projects without getting bogged down in the details of coding CSS from scratch. In this collection, we’re focusing on smaller, lightweight frameworks. These minimalist frameworks all offer a simpler alternative to more comprehensi
医療画像の解析精度99.6%を叩き出す秘訣はデータの前処理に！ 全脳アーキテクチャ若手の会 カジュアルトークVol.24 | AI専門ニュースメディア AINOW
GW直前、エルピクセル株式会社にて開催された全能アーキテクチャ若手の会主催のカジュアルトーク勉強会に参加してきましたよ。 開催場所は、数々の有名なAI企業を排出している、東京大学のアントレプレナープラザ。 今回、参加された方は主に社会人の方が中心でした。 イベントの動画はコチラから。 エルピクセル株式会社について エルピクセル株式会社は、ライフサイエンス領域の画像解析に強みを持つ東京大学発のベンチャー企業です。医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域における画像解析に人工知能技術を最適化することで、最高精度のソフトウエアを開発してきました。現在、国立がん研究センターをはじめ複数の医療機関と連携し、人工知能を活用した医療画像診断支援の研究開発を進めています。 ホームページ: https://lpixel.net エルピクセル(株) 医療事業本部GM 豊則 詩帆 「人工知能を活用した医療画像
【レポート】ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 2017/05/31（水）に行われましたAWS Summit Tokyo 2017 Day2 「ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI」のセッションレポートになります。 AWS Summit Tokyo 2017（2017年5月30日～6月2日）｜AWS セッション概要 セッションの登壇者及び概要は以下の通りです。 栄藤 稔氏 株式会社 NTTドコモ イノベーション統括部 執行役員、部長 AI という言葉が先行し、業界的には盛り上がっているますが、実際に取り組もうと思うとハードルが高く、何から手をつければ実現できるのかについてのコンセンサスが少ないのが現状です。ドコモは 2012 年からしゃべってコンシェルなどの音声対話エージェントなどを提供し、さらに様々な業界に "AI" を提供してきました。盛り上がっている AI への取り組みを考える上で何が重要なの
Udacityのディープラーニング基礎コース(Deep Learning Foundation)を終えた感想 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Udacityのディープラーニング基礎コース(Deep Learning Foundation)を終えたので感想。 1月から17週の有料コースで、世界中で5000人以上の方がこのコースを受講しているメガコース。日本からも50名程度参加してるよう。 アメリカはもちろん飛び抜けて多そうだけど、中国、インド、カナダ、イギリス、ドイツあたりからも100名以上参加してそう それなりに負荷の高いコースでしたが、かなり勉強になった。ディープラーニングの基本の実装から、フレームワークを使った具体的なプロジェクトまで幅広く学ぶことができた。 AI AIが
Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks
Background: Deep learning models are typically trained using stochastic gradient descent or one of its variants. These methods update the weights using their gradient, estimated from a small fraction of the training data. It has been observed that when using large batch sizes there is a persistent degradation in generalization performance - known as the "generalization gap" phenomena. Identifying
GPS-Share: New Open-Source Project For Sharing GPS On A LAN - Phoronix
GPS-Share: New Open-Source Project For Sharing GPS On A LAN Written by Michael Larabel in GNOME on 29 May 2017 at 01:32 PM EDT. 13 Comments GPS-Share made its first release today, a GNOME-aligned project for sharing a GPS device on a LAN. GPS-Share aims to make it possible to share a GPS device on a local network so that other non-GPS-enabled systems can make use of it. There's also a goal to enab
Image Datasets - Deep Learning Course Wiki
There are some great computer vision kaggle competitions that you can use to test and develop your skills. In general, you'll find competitions easiest for exercising your lesson 1 skills where: The images are full color, and of similar size to imagenet (224x224), since if they are very different it will be harder to make fine-tuning from imagenet work The task is a classification problem (i.e. de
An Overview of Multi-Task Learning for Deep Learning
An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks Multi-task learning is becoming more and more popular. This post gives a general overview of the current state of multi-task learning. In particular, it provides context for current neural network-based methods by discussing the extensive multi-task learning literature. Note: If you are looking for a review paper, this blog post is also av
プーリングのサイズをコマンドラインから指定可能にした | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
プーリングのサイズを２や３で解説している例が多い。 たぶん、サイズを大きくしてしまうと、目が荒くなりすぎて、情報が漏れてしまう気がする。 でも、サイズが大きくなると、どのようにダメになっていくのもきちんと確認すべきではないだろうか。 ということで、コマンドラインからプーリングのサイズを指定できるようにした。 つまり、コマンド行で、 -p でプーリングサイズを指定できるようにしようという訳。 CIFAR-10$ python train_cifar5.py -g 0 -u 500 500 -p 4 GPU: 0 # number: 50000 # units: [500, 500] # pooling: 4 # Minibatch-size: 100 # epoch: 20 プログラムは、最後にまとめて示す。 CNNオブジェクト(model)を生成するときに、プーリングサイズを渡すようにした
Deep Learning and the Analysis of Satellite Imagery
Boris Babenko of Orbital Insight talks about Deep Learning and the Analysis of Satellite Imagery. Orbital Insight is a Geospatial Big Data company leveraging the rapidly growing availability of satellite, UAV, and other geospatial data sources, to understand and characterize socio-economic trends at global, regional, and hyper-local scales. In this talk Boris discusses the satellite imagery dom
UCバークレー、これまでに見たことがない物体を機械学習によって最良の掴み方を選択し実行するロボティクス・システム「Dex-Net」を発表
UCバークレー、これまでに見たことがない物体を機械学習によって最良の掴み方を選択し実行するロボティクス・システム「Dex-Net」を発表 2017-05-27 カリフォルニア大学バークレー校の「AUTOLAB」は、これまでに見たことのないオブジェクトを機械学習で把握し、そして掴み移動させるロボットアーム・ロボティクス・システム「Dex-Net」を発表しました。 本システムは、オブジェクトを見て、その形状を理解し、それを過去に取り上げた他のオブジェクトと比較、その情報を使用してオブジェクトを取得する最良の方法を選択します。オブジェクトを見て、Deep Learningでその点群をメモリ内の点群と比較し、最も近いと思うものを選択します。 関連 イーロン・マスク氏等が設立した人工知能研究団体「OpenAI」、VRを使用してロボットにタスクを訓練させる新AIアルゴリズムを発表 | Seamless
About AWS
Since launching in 2006, Amazon Web Services has been providing world-leading cloud technologies that help any organization and any individual build solutions to transform industries, communities, and lives for the better. As part of Amazon, we strive to be Earth’s most customer-centric company. We work backwards from our customers’ problems to provide them with cloud infrastructure that meets the
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Since launching in 2006, Amazon Web Services has been providing world-leading cloud technologies that help any organization and any individual build solutions to transform industries, communities, and lives for the better. As part of Amazon, we strive to be Earth’s most customer-centric company. We work backwards from our customers’ problems to provide them with cloud infrastructure that meets the
Deep Learning Is Not Good Enough, We Need Bayesian Deep Learning for Safe AI
Deep Learning Is Not Good Enough, We Need Bayesian Deep Learning for Safe AI Bayesian Deep Learning, Computer Vision, Uncertainty Understanding what a model does not know is a critical part of many machine learning systems. Unfortunately, today’s deep learning algorithms are usually unable to understand their uncertainty. These models are often taken blindly and assumed to be accurate, which is no
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GitHub - rasbt/deep-learning-book: Repository for "Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning: A Practical Guide with Applications in Python"
GitHub - mdipierro/nlib: The book "Annotated Algorithms in Python" and the nlib.py library
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SQL Serverの動作パラメータを把握しよう（前編）
GitHub - tonybeltramelli/pix2code: pix2code: Generating Code from a Graphical User Interface Screenshot
