https://78b88514d287ef16c8a41cdbf4.doorkeeper.jp/events/43887
WebエンジニアがTensorFlowで機械学習に入門しながら顔識別アプリを作ってみた / 2016-05-20 Machine Learning Kotohajime
https://78b88514d287ef16c8a41cdbf4.doorkeeper.jp/events/43887
TechCrunch | Startup and Technology News
Shopify has acquired Threads.com, the Seqiuoa-backed Slack alternative, Threads said on its website. The companies didn’t disclose the terms of the deal but said that the Threads.com team will join… Two senior police officials in Bangladesh are accused of collecting and selling citizens’ personal information to criminals on Telegram.
[レポート] TensorFlow勉強会 （2）が開催されました！ | DevelopersIO
はじめに 先日の 2/10 六本木ヒルズの Google Inc 東京オフィスでTensorFlow勉強会の二回目が開催されました！先日に引き続きブログまとめ枠として参加いたしました。本記事はそのレポート記事となります。 TensorFlowとGoogleのML系サービス(Google Inc クラウドデベロッパーアドボケイト 佐藤一憲氏） Borg 仮想サーバー使っていない 物理マシン（コンテナ） 100~1000のディスクを並列で動かす BigQuery 100億行のレコードを読んで10秒くらい Google Brain Jeff Dean (senior fellow) 作のBigTable、MapReduce DeepLearningは行列計算だけ Inception Architecture（画像認識の行列演算フロー） Googleでは実用段階 AndroidのPhotoアプリ
![[レポート] TensorFlow勉強会 （2）が開催されました！ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
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
TensorFlow研究会が開催されました!! | DevelopersIO
TensorFlow研究会が開催されました!! 先日、渋谷ヒカリエの株式会社ディー・エヌ・エー様にて、株式会社ビズリーチ様主催のTensorFlow研究会が開催されました。 私も予習の上でブログまとめ枠として参加いたしまして、本記事はそのまとめになります。 思いついたアルゴリズムをTensorFlowで実装してみた話 (株式会社トップゲート 藤原氏) [slideshare id=56050548&doc=tf-study-151211114019] TensorFlowで面白そうだと思って試してみた ステップサイズの設定が面倒 確率的勾配降下法 ステップサイズが大きいと全てがNanになる 近接点法だと w が行方不明にならなそう PassiveAggressiveに正則化項がついた感じ ステップサイズを大きくすると勾配降下法だとウェイトが飛んで行く 近接点法だと割りと収束する まとめ ニ
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