趣味のTensorFlowのハードウェアとGPUクラウド事情 - Qiita
目次 自分がやっていること、カジュアルディープラーニング TensorFlowで遊ぶために必要なハードウェア 自前PC編 クラウドサービス編 自分がやっていること、カジュアルディープラーニング もともとはカーネル主成分分析系統の理論で顔画像認識とかやったり諸々のコンピュータビジョンのあれこれでお仕事してたりしてました。最近はコンピュータビジョンのお仕事からは離れてフツーの開発をしています。 趣味でプログラミングもしていて今年はTensorFlowを始めました。TensorFlow将棋ソフト開発日誌 目次 という形で開発の経過を書いています。最近は自宅のPCの能力が不足気味（GTX 1080）でちょっと開発速度が低下気味。年内中に1手指したいのだけれどどうなることやら。 こういうどう考えてもお金にならない完全に趣味なディープラーニングを自分は「カジュアルディープラーニング」と呼んでいます。デ
ŷhat | An Introduction to Stock Market Data Analysis with Python (Part 1)
Let’s briefly discuss this. Open is the price of the stock at the beginning of the trading day (it need not be the closing price of the previous trading day), high is the highest price of the stock on that trading day, low the lowest price of the stock on that trading day, and close the price of the stock at closing time. Volume indicates how many stocks were traded. Adjusted close is the closing
Image Recognition in Python with Keras
Computer Vision! Computer vision isn't just for PhD's and R&D folks anymore. Open source libraries like Tensorflow, Keras, and OpenCV are making it more accessible and easier to implement. When combined with advancements in algorithms like deep neural nets it just gets easier! In this post we'll walk you through building a deep neural net that can identify things contained within an image and show
Deep Learning, Applied. Project #1
Convolutional Neural Networks (CNN), a technique within the broader Deep Learning field, have been a revolutionary force in Computer Vision applications, especially in the past half-decade or so. One main use-case is that of image classification, e.g. determining whether a picture is that of a dog or cat. You don't have to limit yourself to a binary classifier of course; CNNs can easily scale to t
Mercari Day 2017 Tech Track 発表資料まとめ | メルカリエンジニアリング
iOS チームの @jarinosuke です。 2017年1月20日に Mercari Day 2017 というイベントを開催しました。 当日はあまり天気も良くない中、とてもたくさんの方々に足を運んで頂き大盛況の中イベントを終えることができました。 ご参加いただいた皆様、ありがとうございました！ この記事では、そのイベント内で行われた全ての技術系の発表資料をまとめて紹介させていただきます。 スライド一覧 以下、登壇者スライドの一覧になります。 Mercari – Moving Beyond Borders 柄沢 聡太郎 This is mercari, This is an SRE. 佐々木 健一 品質向上の取り組み 鈴木 祥真 グローバル展開を支える量子的なサービス設計 中野 拓 アプリファーストの影で頑張るWebの話 坂本 結衣 メルカリiOSアプリ開発の現状とこれから 石川 直樹
廃課金ソシャゲはもういやだ／2017年スマホゲーム業界の課題 - デマこい！
■2017年、スマホゲーム業界の抱えた矛盾 ソーシャルゲームインフォの長谷部潤氏によれば、2016年には「これまでとは全く異なる性質を持ったユーザ層が、スマホゲーム市場に台頭し始め」たという[1]。 2015年までは、イノベーター理論でいうイノベーターやアーリーアダプター、アーリーマジョリティがスマートフォンを手に入れて、アプリを遊んでいた。ところが2015年半ばにはスマホの普及率が50％を超え、昨年2016年にはいよいよレイトマジョリティ層がスマホゲームで遊ぶようになったという。2017年にも、この傾向は続くだろうと氏は予想している。 ※画像出典：イノベーター理論とキャズム理論 – マーケティング is.jp レイトマジョリティ層のユーザーは、自分から積極的に情報収集をするわけではない。必ずしもゲームを熱心に遊ぶわけではないし、今までのユーザー層に比べて課金に対しておよび腰な人が多いだろ
「速」を落とさないコードレビュー
Forkwell Meetup #3 https://forkwell.connpass.com/event/48147/Read less
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電車で見ず知らずの女性の名前を知る方法