その機械学習プロセス、自動化できませんか？ - Qiita
ここ数年、機械学習を使った研究開発やアプリケーション作成、データ分析がしやすい環境が整ってきました。機械学習フレームワークとしては、scikit-learn や TensorFlow が整備され、各クラウドベンダーからは機械学習用APIや学習/運用用のインフラが提供され、誰でも最先端の機械学習に触れられる時代になりました。 このような環境で自社の競争力を強化するには、機械学習プロセスの最適化による生産性向上が一つの手です。研究開発においては、アルゴリズムの開発をすばやく行わなければ競合に先んじられ、論文を書かれてしまうでしょう。また、アプリケーション作成やデータ分析業務での生産性向上が競争力強化に役立つのは言うまでもありません。 そこで本記事では、機械学習プロセスを自動化する技術であるAutomated Machine Learning（AutoML）の概要について紹介します。具体的には、
DSAS開発者の部屋:Google Assistant Service プログラミング事始め
上の動画のRaspberry Pi 3 Model B+ / Zero W には手持ちの以下の以下のマイクとスピーカーを写真の要領で接続しています。 USB オーディオ変換アダプタ ＋ 3.5mm プラグのマイク ＋ ミニプラグ→ステレオミニプラグアダプタ スピーカー 1 （左） スピーカー 2 （上） 今回は、前回の hotword.py と対照的なこの pushtotalk.py を試作の下敷きとします。 Hotword Detector について 前掲の Google Assistant Service 側未対応の機能のうち、実用上の影響がもっとも大きいのはウェイクワードの待機・検知ができないことでしょう。Google Assistant Library プログラムにおいては Google Home デバイスと同様にハンズフリーでアシスタントとの応酬が可能であることを考えあわせると淋
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