前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
Python文法のチートシート風まとめ（BOKU用） - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
複数言語をいったりきたりするので、久々にpythonを使うと度忘れしていることがたまにあります。そんな時、カンニングペーパー（チートシート）的に一か所にまとめたものがあると助かるなと思って（自分用に）まとめてみました。 目次 （１）スタイル （２）命名規則 （３）モジュール・パッケージ・import （４）初期化 （５）内包表記とジェネレータ （６）ループ・繰り返し処理 （７）データの取り出し・並び替えなど （８）条件式と比較演算子など （９）文字列の検索・置換・正規表現 （１０）クラス定義と関数の引数 （１１）例外 （１２）ファイル読み書き・直列化 （１２）スレッド・並列処理など （１３）その他もろもろ （１）スタイル 他の言語と記憶が混同しやすいものだけ、とりあえず。 項目 説明 インデント TABではなく「空白４個」を使う クラス内のメソッド定義 1行あける 各行の長さ 80文字未満
人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
Pythonでリトライ処理を簡単に追加できる「tenacity」を使ってみる | DevelopersIO
今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 pip install tenacity 使い方 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!") else: retur
はじめに Kaggleで使えるPandasの使い方を備忘録として残します。 随時更新していく予定です。 更新：2019年1月29日15時 様々なコンペで使える便利な関数を追記しました。 Pandas Basics Cheat Sheet(基本的な使い方) [引用]https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463 プログレスバーを表示する df.apply()やdf.map()の進捗を見たい時に、 tqdmというライブラリを使うことでプログレスバーを表示することができます。 import pandas as pd import numpy as np from tqdm._tqdm_notebook import t
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。初めまして。 データ分析部新入りのmathetake(@mathetake)と申します。 先日個人ブログでこんなエントリを書いた人です: mathetake.hatenablog.com そんなこんなでTwitter就活芸人(?)として活動(?)してましたが、これからは真面目に頑張っていこうと思います。 今日はみんな大好きベイズモデリングおいて、事後分布推定に欠かせないアルゴリズム(群)の一つである*1 マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte Carlo) 通称MCMCに関するエントリです。より具体的に、 MCMCの意義(§1.)から始め、マルコフ連鎖の数学的な基礎(§2.,3.,4.)、MCMCの代表的なアルゴリズムであるMetropolis-Hastings法(§5.)、その例の１つである*2Langevin Dynamics(§6.)、そして(僕
Python のコマンドラインパーサといえば、標準ライブラリに組み込まれている argparse が基本。 蛇足になるけど、バージョン 2.7 以前で使われていた optparse は将来的に廃止予定なので新たに使うことは避けた方が良い。 そして、今回紹介する Python のサードパーティ製コマンドラインパーサ Click は、既存のパッケージと比較すると最小限のコードで美しくコマンドラインインターフェースを実装できるように作られている。 どれくらい楽になるかといえば、もう argparse を使っている場合じゃないな、と思えるレベル。 Welcome to Click — Click Documentation (8.0.x) もくじ もくじ Click をインストールする 基本的な使い方 コマンドを定義する オプションを追加する 引数を追加する サブコマンドを作る オプションについて
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ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
Kaggleで使える！Pandasテクニック集 - Qiita
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 - paiza times
Python: コマンドラインパーサの Click が便利すぎた - CUBE SUGAR CONTAINER