Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」（ドーパミン）、オープンソースで公開。脳の報酬系をインスパイヤ
Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」（ドーパミン）、オープンソースで公開。脳の報酬系をインスパイヤ 機械学習のアルゴリズムのひとつである「強化学習」は、コンピュータが行動を選択した結果なんらかの報酬を得るとき、選択を繰り返していくなかでできるだけ多くの報酬を得るように学習していく、というものです。 この強化学習は、プロ囲碁棋士を破った初めてのコンピュータプログラムとなった「アルファ碁」で用いられたことで一気に注目されるようになりました。 Google Brainチームは、TensorFlowをベースにした強化学習のための新しいフレームワーク「Dopamine」（ドーパミン）をオープンソースで公開しました。 Dopamineは、下記のように脳の報酬系からインスパイヤを得たと説明されています。そしてドーパミンは人間にとっての報酬系である快感に関わ
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
［速報］モバイルアプリに顔認識など機械学習の機能を組み込める「ML Kit」、Googleが発表。Google I/O 2018
Googleはサンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2018」で、iOSやAndroidに対応するモバイルアプリケーションに機械学習の機能を組み込むことができる「ML Kit」を発表しました。 ML Kitにはモバイルデバイスに最適化されたTensorFlowであるTensorFlow Liteが内蔵されており、iOSとAndroidの両方に対応。 画像に写っているものをリストアップできる「Image Labeling」、文字を認識できる「Text recognition」、顔を認識する「Face detection」、バーコードを認識する「Barcode scanning」、有名な場所を認識する「Landmark detection」の5つのAPIが最初から使えます。 それぞれの機能は、デバイス上で実行することによりオフラインでも実行できて高速なレスポンスを実現するこ
機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しばらく前にこんな記事が出ていたのをお見かけしました。 明らかにこれは僕が某所（笑）で適当に放言したことがきっかけで巻き起こった議論の一旦なのではないかと思うのですが、個人的にはこちらの@yohei_kikutaさんの仰る通りで大体良いのではないかと考えております。 なのですが、言い出しっぺらしき身としてはもうちょっと何か具体的な話を書いた方が良いのかな？とも思いましたので、常々公言しているように数学が大の苦手な身ながらどの分野のどのレベルの数学が機械学習をやっていく上で必要なのかという点について戯言だらけの駄文を書いてみることにします。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見るちなみに、以下に並べる戯言は深層学習青本から得られた知識を
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]
Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて
![Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。 現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。 そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。 そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料（記事・スライド）をまとめました。 機械学習案件を提案してもらう 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 / Qiita http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST（手書き数字データ）の
TensorFlowとGPUインスタンスで英日翻訳 - Qiita
Deep learningのライブラリとして有名なTensorFlowには英仏翻訳のチュートリアルがありますが、AWSのGPUインスタンスを使って英日翻訳で試してみたので紹介します。 環境 TensorFlow 0.9 AWS g2.2xlarge instance Ubuntu Server 14.04 Python 3.5 TensorFlowをAWSのGPUインスタンスで動かす方法については、以下の記事の通りに行いました。 Setting up TensorFlow 0.9 with Python 3.5 on AWS GPU-instance 初期のTensorFlowはAWSとの相性が悪くパッチを当てる必要があると言われていましたが、バージョン0.9ではすんなりとインストールできました。 注意点として、GPUインスタンスの使用にはAWS側に申請して1日ほど待つ必要があったのと、そ
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