ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
Keras: Pythonの深層学習ライブラリ Kerasとは Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはCNTK，Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． アイデアから結果に到達するまでのリードタイムをできるだけ小さくすることが，良い研究をするための鍵になります． 次のような場合で深層学習ライブラリが必要なら，Kerasを使用してください: 容易に素早くプロトタイプの作成が可能（ユーザーフレンドリー，モジュール性，および拡張性による） CNNとRNNの両方，およびこれらの2つの組み合わせをサポート CPUとGPU上でシームレスな動作 Keras.ioのドキュメントを読んでください． KerasはPython 2.7-3.6に対応しています． ガイドライン ユーザー
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
※サンプル・コード掲載 あらすじ 「フルーツの画像を判別するモデルを作ってくれませんか？」 と言われた時に、どのようにモデルを作りますか？ ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。 また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。 では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよいでしょうか。 その解決策として、画像分類でよく使われているfine tuningという手法をご紹介します。 今回はkeras2.0を使ってサンプルコードを書いて行きます。 *keras = Pythonで書かれたニューラルネットワークライブラリ。裏側でtheanoやtensorflowが使用可能。 fine tuning（転移学習）とは？ 既に学習済みのモデルを転用
はじめに 少し時代遅れかもしれませんが、強化学習の手法のひとつであるDQNをDeepMindの論文Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningを参考にしながら、KerasとTensorFlowとOpenAI Gymを使って実装します。 前半では軽くDQNのおさらいをしますが、少しの強化学習の知識を持っていることを前提にしています。 すでにいくつか良記事が出ているので紹介したいと思います。合わせて読むと理解の助けになると思うので、是非参考にしてみてください。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた DQNが生まれた背景について説明してくれています。Chainerでの実装もあるそうです。 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 タイトルの通り、ゼロからDeepま
Kerasで学ぶAutoencoder
Kerasの公式ブログにAutoencoder（自己符号化器）に関する記事があります。今回はこの記事の流れに沿って実装しつつ、Autoencoderの解説をしていきたいと思います。間違いがあれば指摘して下さい。また、Kerasの公式ブログはKerasでの実装に関してだけでなく、機械学習自体についても勉強になることが多く、非常におすすめです。 今回の記事では様々なタイプのAutoencoderを紹介しますが、日本語ではあまり聞き慣れないものもあるかと思いますので、今回は名称を英語で統一したいと思います。 目次 イントロダクション Undercomplete Autoencoder Sparse Autoencoder Deep Autoencoder Convolutional Autoencoder Denoising Autoencoder まとめ イントロダクション Autoencod
Keras.js – 機械学習をブラウザ上で実行できるJSライブラリ、GPUパワーを使用 【@maskin】 | TechWave（テックウェーブ）
1990年代初頭から記者としてまた起業家としてITスタートアップ業界のハードウェアからソフトウェアの事業創出に関わる。シリコンバレーやEU等でのスタートアップを経験。日本ではネットエイジ等に所属、大手企業の新規事業創出に協力。ブログやSNS、LINEなどの誕生から普及成長までを最前線で見てきた生き字引として注目される。通信キャリアのニュースポータルの創業デスクとして数億PV事業に。世界最大IT系メディア（スペイン）の元日本編集長、World Innovation Lab(WiL)などを経て、現在、スタートアップ支援側の取り組みに注力中。 Pythonで書かれたディープラーニング用ニューラルネットワークライブラリ「Keras」を、ウェブブラウザ上で実行するJavaScriptライブラリ「Keras.js」が登場した。 そもそも「Keras」は、Googleが提供するオープンソースの機械学習・
【入門】機械学習に1時間でコードレベルまで入門する方法 #Keras #SageMakerStudio | DevelopersIO
皆さん、こんにちは。コンサル部のテウです。 2020年もあっという間に２ヶ月が経ちました。新年目標の達成進捗率はいかがでしょうか？ 今年こそ機械学習に入門しようぜ！！って決心された方もいらっしゃると思います。なので、今回は機械学習に 爆速 で入門できる方法をご紹介させて頂きたいと思います。 本記事の手順通り、ランチタイム等の時間を活かして、手軽に入門してみてください。 目次 始める前に 皆さんのご存知の通り、機械学習を一瞬でマスターすることは不可能だと思います。ですが、手を動かして、可能な限りより早く技術を体験することはとても大事だと思います。技術を実際に体験して、何ができるかを確実に把握することにより、次のステップへのチャレンジのハードルも下がりますね。 本記事は、今まで SageMaker インスタンスを一度も起動してみたことがなかった方を対象として書かれております。この機会に是非Sa
こんにちは、小澤です。 今回はKerasというDeepLearningのライブラリについて書かせていただきます。 Kerasとは 公式のドキュメントによると以下のようになっています。 Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． 可能な限り遅れなくアイデアから結果に進められることは，良い研究をする上で重要です． Keras Documentationより Kerasを利用するとDeepLearningの背後にある数学的な部分をスクラッチで実装しなくても、各層で利用するアルゴリズムとパラメータを指定するのみなど、比較的短いコードで目的のネットワークを表現することができます。 そのため、研究領域において非常に流れが早く企業などでも素
【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 19/1/11 18年1月の公開後、TensorFlow本体にKeras統合、Chainerがデフォルトで提供となるなど、状況が変化したため、大幅に加筆しました。TensorFlow 2.0 Previewについても追記しました。 19/1/31 PyTorchが標準インストールとなったこと、PyTorch/ TensorFlowのColab版チュートリアルを追記。 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 TL;DR Google Colab
Kerasで学ぶ転移学習
前回記事では、KaggleのFacial Keypoints Detectionを題材にして、単純なニューラルネットワークから転移学習まで解説しました。 事前に学習した重みを読み込んだ後、全ての層で学習するのではなく、一部の層をフリーズさせることもできるという話を最後に少しだけしました。ちょうどその後、転移学習について詳細に解説しているKerasの公式ブログ記事が公開されましたこともあり、今回はこの記事を参考にしつつ、転移学習をメインに解説していきます。間違いがあれば指摘してください。今回もFacial Keypoints Detectionのデータを使って解説していくので、前回記事も是非合わせて読んでみてください。 また、Keras 1.0.4が公開されたのでまだの人はアップデートしておくと良いかと思います。 目次 転移学習 可視化 全結合層のみ学習（前回モデル） 全結合層+一部の畳み込
おはようございますこんにちは、こんばんは、初めましての人は初めまして、GMOペパボの情報システムグループでエンジニアをしている西畑です。 今回は私が作成したbotについての話をしたいと思います。どのようなbotかというと、ペパボ内での制度や日々の困り事があった時にどの部署に問い合わせるのがよいのかを推薦してくれるbotです。 ここでの困り事とは、技術的に分からない事やお客様への対応方法がわからないというような業務のスキルに関するものではなく、例えば使っているPCが壊れた、経費精算の仕方がわからないといった業務上必要になる雑務的なものを処理する上での困りごとを指します。 社会人の方であれば、経費精算や備品のトラブルで何処かに対応を依頼するという経験をしているのではないでしょうか。学生でも似たようなケースはありそうですね。 そういった、いわゆる組織内の取り決めやフローについて疑問を抱いていたと
MacでもRaspberry PiでもTensorFlow + Kerasで楽々画像認識 - karaage. [からあげ]
TensorFlow + Kerasが便利 ディープラーニングをするとき、TensorFlowと合わせて使うと便利で有名なのがKerasというライブラリです。Kerasの使い方に関しては、ほけきよ（id:imslotterさん）の以下記事が非常に参考になります。 なので、基本的なことは上記記事を読んでもらうとして（激しい手抜き）、今回は、手っ取り早くKerasを使うとMacやRaspberry Piで画像認識がどれだけ簡単にできてしまうのかということを紹介してみたいと思います。 MacでTensorFlow + Kerasを使った画像認識 環境設定 必要なライブラリは以下です。 Python3(Anagonda3) TensorFlow 1.4.0 Keras 2.1.2 opencv-python 3.3.0.10 Python2でも出来た記憶がありますが、以下でh5pyをインストールし
![MacでもRaspberry PiでもTensorFlow + Kerasで楽々画像認識 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4d70f8b3a03cc5d007396fe0f6730e923305d491/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F97f9f1aef108ecccbf3660fec6ac273197b00a7e%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20170927%252F20170927010753.png)
SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す - Qiita
リアルタイムに物体検出するのってどうやるんだろう？と思い調べてみたら、想像以上に高機能なモデルが公開されていたので試してみました。こんな感じです。 自動運転で良く見るようなリアルタイムの物体認識をしています。このモデルは「Single Shot MultiBox Detector（SSD）」という深層学習モデルで、Kerasで動いています。 環境さえ整えればレポジトリをクローンして簡単に実行できます。今回はデモの実行方法をまとめてみます。 環境 ちょっと古いiMacにUbuntu16.04を入れたものを使いました。詳しくはこのへんとかこのへんをご参照ください。 ##SSD: Single Shot MultiBox Detector 深層学習を利用したリアルタイムの物体検出は次々と新しい技術が公開されているようです。ざっと調べたところ、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-C
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧：AI・機械学習のデータセット辞典 機械学習やディープラーニング用の主要ライブラリが提供する「画像／音声／テキストなどのデータセット」の名前とリンクを表にまとめ、典型的な使い方を簡単に紹介する。 連載目次 本連載「AI・機械学習のデータセット辞典」では、ここまで主に、scikit-learnやKeras／TensorFlow（tf.keras）、TensorFlow Datasets、PyTorchといった主要なPythonライブラリに共通的に含まれる代表的なデータセットを紹介し、各ライブラリでの典型的な実装コード例を示してきた。しかし、これらの全ライブラリに共通的に含まれているデータセットはまれで非常に少ない。よってこれからは、個々のライブラリに1つしか含まれていないようなこまごまと
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API を提供しているところが特徴みたい。 実のところ Keras はデフォルトで TensorFlow をバックエンドとして動作する。 バックエンドとしては、他にも Theano が選べるらしい。 今回は Keras で組んだニューラルネットワークを GPU で学習させてみることにした。 そのとき CPU と比べて、どれくらい速くなるかを試してみたい。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.3 BuildVersi
世界観をつかめるぐらいには機械学習やっておきたいと思い、とりあえず何かしらのお題がないと興味が続かなさそうなので、二次元の盤面上で何かしらの行動をする、ローグライクのモンスターのエージェントを作るのを目標にしようと思う。自分がゲーム作るとき、大抵エージェントのルール作る段階で飽きてくるので。 今回の記事は、迷路を解くところまで。 学習資料 [Python]強化学習(DQN)を実装しながらKerasに慣れる - Qiita DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する 全力で人工知能に対決を挑んでみた（理論編） - ニコニコ動画 雰囲気を掴むのに、ニコ動の解説動画わかりやすかった。 よく使われてる OpenAI Gym 、見た目は派手だが、環境変数が多すぎていまいち理解の助けにならない + 次元が多すぎて収束が遠いので、すごい単純なゲームルールを自分で作って、それ
DeepMindのSonnetを触ったので、TensorFlowやKerasと比較しながら解説してみた - Qiita
#はじめに GoogleのDeepMindが社内的に使っている深層学習ライブラリSonnetを公開したので、試しに触ってみました。TensorFlowやKerasと比較をしながら解説していきたいと思います。まだ触ってみたばかりで細かい内容をお話することは出来ませんが、少しでもSonnetが気になっている方の力になれれば嬉しいです。 間違ってる部分や質問などありましたらコメントして頂けると幸いです。 Excited to release #Sonnet - a library for constructing complex Neural Network models in TensorFlow. Get started: https://t.co/bX8EBKZXgz pic.twitter.com/JulwIPNUMm — DeepMind (@DeepMindAI) 2017年4月7日
Update! (2nd December 2019)I’ve just released a series on MuZero — AlphaZero’s younger and cooler brother. Check it out 👇 How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 1/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 2/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 3/3) In this article I’ll attempt to cover three things: Two reasons why AlphaZero is a massive step forward for Artificial
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマテ
Kerasで可視化いろいろ
2. HTML5-WEST.jp代表 / html5j マークアップ部 部長 / HTML5 Experts.jp メンバー NPO法人日本ウェアラブルデバイスユーザー会理事 神戸市ウェアラブルデバイス推進会議メンバーなど むらおか まさかず 村岡正和 Webアプリケーション開発 IT業務システム設計/開発 Webサービス導入/事業戦略コンサルティング 神戸デジタル・ラボ 社外取締役 @bathtimefish HTML5-WEST.jp
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
KerasをTensorFlowバックエンドで試してみた：「もっと多くの人に機械学習とDeep Learningを」という時代の幕開け - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（左：Keras、右：MXnet） Kaggle Masterの間ではMXnetよりさらに人気なDeep Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。 Keras Documentation 結構苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。なおKerasの概要と全体像についてはid:aidiaryさんが詳細な解説を書いて下さっているので、そちらの方を是非お読み下さい。 追記 Kerasは人気のフレームワークなので、僕なんぞがこんなブログ記事を書く前から素晴らしい紹介記事・スクリプトが幾つもあります。こちらでは参考までに以下のお二方のものをご紹介させていただきます。 Kerasはレゴブロックを組み合わせるかのようにして、簡単にディープラーニングのモデルを作成できる便利なライブラリです。これを使って楽し
【最新更新状況】 2019/4/18 GoogleのチュートリアルのKeras移行に伴い、 Google Colaboratoryによる体験 3層ニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワーク のセクションを追加し、旧コンテンツ（TensorFlowネイティブでの開発）はアーカイブしました。 2018/10/19 TensorFlow 1.11 CPU/GPUのインストール手順（conda版）を追加しました。 また、古いバージョンのインストール方法の動画は削除しました。 2018/3/9 Anaconda 3とTensorFlow 1.6のインストール手順を追加しました。 2017/12/4 レクチャー23のスライドに誤植があったので更新しました。 2017/11/16 TensorFlow 1.4.0（CPU版）のインストール手順を収録・追加しました。 2017/10/26
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV） - Qiita
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
Kerasでちょっと難しいModelやTrainingを実装するときのTips - Qiita
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Python製深層学習ライブラリ「Keras」の紹介 (with TensorFlow) - amacbee's blog
皆様こんにちは，@a_macbeeです． （大分時間ギリギリになってしまいましたが）この記事はAdvent Calendar 2015 - VOYAGE GROUP 2日目の担当分になります． 2015年は良くも悪くも深層学習がバズワードとなって盛り上がった年でした． 面白い論文が続々発表されたり，関連書籍が次々出版されたり，最近だとGoogleが発表した深層学習ツールTensorFlowが話題となってます． このビッグウェーブに乗るしかないということで，この記事では自他共に認めるPython大好きな私がPython製の深層学習ライブラリである「Keras」について紹介します． Keras KerasはPython製の深層学習ライブラリです． もともとはバックエンドとしてTheanoを採用していたのですが，つい最近TensorFlowも選択できるようになりました．ここでは，折角なのでTen
KaggleのチュートリアルにもなっているDaniel NouriさんのUsing convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial という記事の流れに沿って、Facial Keypoints DetectionをKerasで実装していきます。単純なモデルから徐々に複雑にしながら解説していきます。多少の機械学習の知識があることを前提にしますが、なるべく分かりやすく解説していきたいと思います。間違い・質問・提案などあれば遠慮なく連絡してください。 KerasはPythonで書くことができるTheanoとTensorFlowベースのライブラリです。直感的に書くことができる人気急上昇中のライブラリです。2015年3月に初公開され、2016年4月にKeras 1.0が公開されました。 Danielさんの記事ではLasagne
Raspberry Pi 深層学習で「赤りんご」と「青りんご」を見分ける（Keras・Open CV） - Qiita
「赤りんご」と「青りんご」を見分けるだけの簡単なものですが、はじめて自分の用意した画像で深層学習をしてみました。 こんな感じ Deep Learning Apple Recognition - YouTube 「赤りんご」と「青りんご」を見分けます。 まずは「青りんご」から、確率91.4%と推測しました。 続いて「赤りんご」、確率91.1%と推測しています。 今回は推測結果が90%以上で「赤りんご」と「青りんご」を判定しています。りんごがない時に（例えば私の丸顔を写した場合）80%の推測がされた際は、判定結果が出ない様にしています。 環境 前回記事と同様です。 学習の流れ Web上から画像をダウンロードする ダウンロードした画像をNumPy配列にし、訓練データとテストデータに分ける 畳み込みニューラルネットワークで学習する OpenCVで撮影した画像をNumPy配列にし推測データとして使用
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? MirrorGANとは 先月（２０１９年３月）に発表された、GANを使ったテキストから画像を生成する（text to image）研究の論文です。現在、CVPR2019にも承認されているようです。 MirrorGANの本家論文 実装したコードはこちらです！ インプットのテキストと生成された画像 ミラー構造 MirrorGANはT2I(text to image)とI2T（image to text)の両方を統合することによってミラー構造となっています。 文章からGANで画像を出力し、それを元に文章を再生成することでT2I生成を学ぶという
![[最新論文]MirrorGANをKerasで実装した話 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e4b2e2adb9a304eb6a2055aca95565034c9e14af/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU2JTlDJTgwJUU2JTk2JUIwJUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JTVETWlycm9yR0FOJUUzJTgyJTkyS2VyYXMlRTMlODElQTclRTUlQUUlOUYlRTglQTMlODUlRTMlODElOTclRTMlODElOUYlRTglQTklQjEmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPTQ4ZTY4MDE2NDA3YTRmNWUxYTVlZjRkZDE3NTU3MWM4%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb21peWEtbSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ODVhODVhMzU4OWViN2E2MzZjZjJmNGZjMmI3ZWNkN2Q%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D833144488c1e4fe4f49a72a71d1424c0)
【いつの間にか進化してた！】TensorFlowのKerasの様々な使い方 - HELLO CYBERNETICS
はじめに これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ：Sequential 少し発展版：Modelによるfunctional API Eagerの登場によって…！ Pythonのclassとしての作り方 Eagerモードとしての書き方 確率的なニューラルネットワーク はじめに 最近機械学習から離れ気味ですが、何やらTensorFlowのDocumentを覗いたらTensorFlow内部のKerasがすごくいろいろな使い方できることに気が付きました。 （ちなみに、TensorFlowとは別の（いろいろなフレームワークをバックエンドにできる）Kerasの方はどうなっているのか知らないので申し訳ありません。） ということでそれを簡単にまとめておきたいと思います。本当に簡単に。 これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ：Sequential 最もよく知られている使い方ですね。 model=t
TensorFlowをバックエンドとして使用しており、Python製DeepLearningライブラリとしては頭5つぐらい抜け出している感じのあったKerasですが、TensorFlow本体に取り込まれる？動きがあるようです。TensorFlow/Keras人気はさらに加速して他のライブラリを寄せ付けないでしょう。 自分が使いやすいライブラリを使えばいいと思いますし各ライブラリごとにいい所はあるので多様性万歳ではあるんですが、TensorFlow本体にKeras由来の使いやすいAPIが統合されちゃうと、DeepLearningライブラリのシェア争いという観点ではほぼ勝負あったかなという感じがします。 以下ソースなど。fcholletさんはKerasの開発者でGoogleにお勤めの人です。 @rbhar90 @tensorflow we will be integrating Keras (
「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」が愛用される理由
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） データと分析は、デジタルトランスフォーメーションやデジタルディスラプション（デジタル時代の創造的破壊）を引き起こすガソリンになる。そして、企業がこのガソリンをハイオクに変える方法は1つしかない。それは、統計学者、数学者、ビジネス分析専門家のチームに適切なデータサイエンスツールを提供し、増大し続ける企業データのプールから洞察を引き出すことだ。 純粋な統計分析、機械学習のモデリング、視覚化など、その用途が何であれ、データ駆動型のビジネス文化を発展させるには強力な一連のデータサイエンスツールが欠かせない。 さまざまな業界に身を置く多数の経験豊かなデータサイエンティストと情報交換を行い、各自が最も使用しているツールについてインタビューした。本稿では、その中で何度となく名前が挙がった上位5つの厳選されたツールを紹介する。 併せて読みたいお薦め記事 進
人気のディープラーニングフレームワーク３つを比較 / PyTorch, Keras, TensorFlow - mlog
ディープラーニングフレームワークを使ってみようと思い、人気の３つのフレームワークを比較 してみました。 今回は、比較した内容を簡単にまとめてみたいと思います！ 比較したフレームワークは以下の３つです。 PyTorch Keras TensorFlow ※ モバイルからだとグラフが表示されない事があります。上手く表示されない場合はPCからのアクセスを試してみたください。 目次 はじめに 執筆時点の比較 人気度の動向 すべての国 日本 地域別比較 すべての国 日本 最近の動向 人気度の動向 すべての国 日本 地域別比較 すべての国 日本 まとめ はじめに 執筆時点の比較と最近の動向を紹介・補足したいと思います。 最近の動向については、随時変化するため、グラフの紹介のみに留めたいと思います。 執筆時点の比較 人気度の動向 ※ 2015-06-25 ～ 2020-06-25 の地域別比較 すべての
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