スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 「スタンドアロンKerasとtf.kerasは何が違うのか？」「tf.kerasが、将来的にTensorFlowから削除される可能性はあるのか？」など、TensorFlow 2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは？ ～ #AskTensorFlow より～：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 「スタンドアロンKerasとtf.kerasは何が違うのか？」「tf.kerasが、将来的にTensorFlowから削除される可能性はあるのか？」など、TensorFlow 2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。
自然言語処理モデルBERTでニュースから経済指標へのインパクトを予想してみる - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のT.I.です。 今回は近年、発展の著しい機械学習の分野として、自然言語処理について簡単に紹介し、鍵とな技術や最近の潮流についても手短にはありますが触れたいと思います。 自然言語処理とは？ 文章を他の言語に翻訳したり、文章を生成したり、文章を読んで質問に答えるなど、自然言語処理のタスクは多岐に渡ります。 機械は言葉の意味をどう学習するか？ 文章を機械学習モデルに入力するためには、文章を単語に分割し、それぞれに何らかのラベル割り振って入力します。しかし、これだけでは無味乾燥なラベルに過ぎず、文脈のなかで単語の持つ意味という情報を適切に処理することが必用となります．単語の意味というものは、どのようにして抽出すればよいのでしょうか？ひとの手で、同義語や反語などの辞書を作ることにはコストや曖昧さが残ります。 近年ではインターネットの発展により利用可能となった膨大なテ
https://blog.tensorflow.org/2022/10/building-the-future-of-tensorflow.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhTtFXWao9sbX4P__SCJhLChXRdTkVur0sJTnQp5K0MtVR7U0-l3j5Yrpx41U2YSh4N671c-Wn7dJ68xim8cGAiexDI3IOdEV_vHpMsWdsZxSYU3TUpAzNEIVOOOV3O-wxa4caTUT2VwVTTy-R6GlGji1H4lhewb9WC5nmRCzN8Ofe7yF1NW6ArPI7Q/s1600/Tensorflow-septmber-update-social%20%281%29.png October 20, 2022 — Posted
エッジデバイス推論向けのTensorFlow最適化を掘り下げてみる #GoogleMLSummit - OPTiM TECH BLOG
まえがき R&Dチームの徳田(@dakuton)です。 昨日、Google主催の機械学習エンジニア向けイベント「Google Developers ML Summit Tokyo」に参加してきました。 このイベントでは、エッジデバイス推論(On-Device Machine Learning)に関するセッションもいくつかありました。 該当セッション On-Device Machine Learning with TensorFlow Lite TensorFlow Model Optimization:Quantization and Sparsity 今回は、上記セッションで新たにわかったこと+自分たちで調べていた内容を整理してご紹介します。同じような取り組みをされている方の参考になれば幸いです。 エッジ推論のメリットと課題 クラウド実行と比較して、下記のようなメリットが挙げられます。
「変身ベルト」を機械学習で作ってみた - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
ご無沙汰しております、ソリューションアーキテクト / AWS 芸人しみず (@shimy_net) です。前回の記事から 1 年、時が経つのは早いですねぇ。今回の記事は夏休みの工作ということで「変身ベルト」を作ります。ちょうど手元に M5Stack Core2 for AWS がありまして、小さなボディのなかにディスプレイ、加速度センサー、温度センサー、LED など初めから盛りだくさんの機能がビルトインされていて便利そうなので使ってみようと思います。まずは出来上がった「変身ベルト」を見てください。
いまジリジリと人気の高まってきているのが、市販のラジコンカーにRaspberry Piなどのマイコンをのせて人工知能で走らせる「AIカー」だ。キットを買ってくれば、AIに詳しくない人でも走らせることはできる。そのくせ、AIがどいうものかを知るにはもってこいの奥深さがある。 その代名詞的な存在が、「Donkey Car」というオープンソースのキットだが、昨年11月にはアマゾンが「 DeepRacer」というよく似たラジコンカーを発表（6月のAWS Summit Tokyo 2019では会場でリーグも開かれた）。先日は、NVIDIAが注目のシングルボードコンピュータJetson nanoを搭載した「JetRacer」を発表した（このJetson nanoは以前このコラムでも触れたがNintendo Switchの中身そのものといえるものである）。 これらは、いずれも市販のラジコンカーにマイコン
C# or Java? TypeScript or JavaScript? Machine learning based classification of programming languages
EngineeringProductC# or Java? TypeScript or JavaScript? Machine learning based classification of programming languagesTo make language detection more robust and maintainable in the long run, we developed a machine learning classifier named OctoLingua based on an Artificial Neural Network (ANN) architecture which can handle language predictions in tricky scenarios. GitHub hosts over 300 programming
評価関数については今回で最後となるので、ぜひ頑張って今回の分まで読み終えて、機械学習／ディープラーニングにおける代表的な評価関数を一通り押さえてほしい。本稿の最後では、TensorFlow／Keras（tf.keras）のcompile()＆fit()メソッドを使った場合に「評価」を実行するための基本的な方法も紹介する。 二値分類用［応用編］（Binary classification） 今回のLogLossとAUCは前々回と前回ほど評価関数の数式がシンプルではない。少し回り道になってしまうが、数式の意味をより深く理解するために、順序立ててグラフなどを示しながら説明していくのでお付き合いいただけるとうれしい。 LogLoss（Binary Logarithmic Loss） 前回は二値分類用の正解率を解説した。正解率の場合、モデルからの出力結果は（基本的に）陽性（Positive、正例、例
TensorFlow GPU 版 2.10，Keras 2.10，Python 3.10 のインストールと動作確認（Windows 上）
【要約】 TensorFlowは，データフローグラフを特徴とするPythonパッケージであり，CPU，GPU，Google TPU上で動作する．Windows環境でTensorFlow GPU版をインストールし，動作を確認する手順は次の通りである．初めに，最新のNVIDIAドライバとBuild Tools for Visual Studioを準備する．さらに，NVIDIA CUDAツールキット11とPythonのインストールが必要である．既にTensorFlowや関連パッケージがインストールされている場合は，問題を回避するためにアンインストールを行う．その後，pipを用いてTensorFlow（推奨バージョン2.10）をインストールする．インストールの成功は，バージョン番号の表示とGPUの認識によって確認する．さらに，「Hello, TensorFlow!」と表示するサンプルプログラムや，
GitHub - javascriptdata/danfojs: Danfo.js is an open source, JavaScript library providing high performance, intuitive, and easy to use data structures for manipulating and processing structured data.
Danfo.js is fast and supports Tensorflow.js tensors out of the box. This means you can convert Danfo data structure to Tensors. Easy handling of missing-data (represented as NaN) in floating point as well as non-floating point data Size mutability: columns can be inserted/deleted from DataFrame Automatic and explicit alignment: objects can be explicitly aligned to a set of labels, or the user can
2019インターン紹介: MediaPipeを用いたモバイル向けリアルタイム手指トラッキングを動かしてみる - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田(@dakuton)です。好きなHand Poseはメロイックサインです。 先日、2019年度のインターン事例として、EdgeTPU向けの全身姿勢推定をご紹介しました。今回は別の事例として、MediaPipeを用いたモバイル向けのリアルタイム手指推定+トラッキングを動かしてみた件についてご紹介します。 前回記事は以下です。 tech-blog.optim.co.jp MediaPipeとは？ TensorFlowまたはTensorFlow Liteでパイプライン推論を実現(複数のモデル、必要となる前処理、条件分岐などを組み合わせて高度な推論を実現)するためのフレームワークです。 下記GitHub Issueによれば、NVIDIA Deep Stream、ひいてはGStreamer(マルチメディアフレームワーク、Edge TPU向けPoseNetサンプルでも用いられている
「AnimeGAN」とは TachibanaYoshinoさんが作成した、GANで画像をアニメ風に変換するソフトウェアです。詳細は以下リポジトリを参照ください。 TachibanaYoshino/AnimeGAN CartoonGAN-TensorflowやAnime-Sketch-Coloring-with-Swish-Gated-Residual-UNetがベースになっているようです。 学習済みモデルもあって簡単に動かせます。試してみたので動作メモと、結果の紹介です。 「AnimeGAN」動かし方 READMEに書いてある通りで動くのですが、手っ取り早く動かしたい人のために少しだけ詳しく書きます。 最初にPython環境、必要なライブラリをセットアップしましょう。初心者だとここが一番難しいかもしれませんね。以下ブログ記事をみて適当に（雑な説明）。 Pythonで機械学習をするための環境
With the recent release of the TensorFlow 2 Object Detection API, it has never been easier to train and deploy custom state of the art object detection models with TensorFlow. To build a custom model you can leverage your own custom dataset to detect your own custom objects: foods, pets, mechanical parts, and more. In this blog and TensorFlow 2 Object Detection Colab Notebook, we walk through how
Fruit Identification using Arduino and TensorFlow Lite Micro
https://blog.tensorflow.org/2019/11/fruit-identification-using-arduino-and-tensorflow.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgJUQcd1g9Wo2JHp2EMR_J5wKSFLQZmdMstW4fq43yJ9JYoI2CWpsnZbLBYqmZjQwXp2iceLHT5zxhIl6seTacpd7tE2XFv0r_nyYHB6w6GOwLHDk7eGyfK2jzC2dfAVttzkrNPEa6uRhI/s1600/fruity.gif November 07, 2019 — A guest post by Dominic Pajak and Sandeep Mistry of the Arduino team Ar
反差別統一戦線東京委員会 on Twitter: "こんな時に大澤 @Ohsaworks は何やってんだろうと気になったのでちょっと覗いてみたら「DMM対応モザイク除去AI」なるものの販売を開始していて、そっと閉じる。 https://t.co/cQBRJrHSYW"
こんな時に大澤 @Ohsaworks は何やってんだろうと気になったのでちょっと覗いてみたら「DMM対応モザイク除去AI」なるものの販売を開始していて、そっと閉じる。 https://t.co/cQBRJrHSYW
CQ出版は『改訂TensorFlow版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング』を2023年3月15日に発売する。 2018年に発刊された同タイトルの書籍では、フレームワークにChainerを使っていたが、今回出版されるのは、TensorFlowに対応した改訂版だ。ディープラーニングの基礎知識とプログラムへ落とし込む方法を、ステップ・バイ・ステップで解説し、Raspberry Piで動かす方法も合わせて紹介する。 全6部構成。第1部「ディープ・ラーニングの世界へようこそ」では、ディープラーニングでできるようになることを紹介するほか、3大アルゴリズムについての概要を解説する。 第2部「ラズパイ&PC試すための準備」では、Googleのディープラーニングフレームワーク「TensorFlow」について解説。TensorFlowやAnacondaのインストール方法に加え、サンプルプログラムを
M1 Macで機械学習ってNVIDIA GPUと比べてどうなの？ Tensorflow_macosの環境構築（Miniconda使用）
環境構築 Minicondaインストール wget（Webからファイルをダウンロード）をインストールしていない場合は以下のコマンドでインストールします。 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew install wget xcode-selectをインストールします。 xcode-select --install Minicondaのサイトから、ファイル名にarm64の付いたM1 Mac用のインストーラをダウンロードします。 bash ~/Downloads/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh インストール先の確認はそのままEnterとすると~/miniconda3にインストールされます。 それ以外で
Advanced Algorithms and Data Structures—Save 45% TODAY ONLY!
TFで使えるデータセット機能 TFではtf.data.Datasetと言う非常に強力なデータセット機能があります。 具体的に何ができるのかというと、データの塊を入れるとパイプラインを構築してデータを吐き出すジェネレータを作成する機能が使えます。 データパイプラインを使用する強み tf.data.Datasetデータパイプラインを用いると以下のことができます。 Batchごとにデータを排出 データをShuffleしながら排出 データを指定回数Repeatしながら排出 チェインメソッドにより複雑に変形可能 データを途中で変換掛けながら排出 GPU演算中にCPUでデータセットを用意 特に、データ変換機能は、DataAugmentationが応用でき、Generatorとして非常に強力です。 さらにいえば、keras.preprocessing.image.ImageDataGeneratorで結
まとめ GRUが使えないこと、LSTMを使う際にもちょっとした制約があることなど、Apple M1で自然言語処理を効率的に動かすには細かい調整が必要でこれまで使っていたコードをそのままとはいかず、本格的に使うにはまだちょっと手を出しづらい感じですね。 ただし、新しい Apple M1 の実力は、最適化が効かない状態でも、5年前のIntel Mac搭載のMBPの2倍近く高速で、調整を行うことで、さらに3倍くらいは速くできそうです。 Google Colabで使える速いGPUには全く及ばないのですが、10万円前後で買える機械としてはまずまずの性能といえそうです。 荒削りのライブラリを読み解いていくのが楽しいような人にとっては、Google ColabのGPU無料枠を使い切った時間なんかに良いのではないでしょうか(^^; （付録） ソースコード全体 今回の実験を行った、LSTMモドキ版の実行可能
Posted by Mathieu Guillame-Bert, Sebastian Bruch, Josh Gordon, Jan Pfeifer We are happy to open source TensorFlow Decision Forests (TF-DF). TF-DF is a collection of production-ready state-of-the-art algorithms for training, serving and interpreting decision forest models (including random forests and gradient boosted trees). You can now use these models for classification, regression and ranking t
Get started with tensorflow-metal Accelerate the training of machine learning models with TensorFlow right on your Mac. Install base TensorFlow and the tensorflow-metal PluggableDevice to accelerate training with Metal on Mac GPUs. Learn about TensorFlow PluggableDevices Requirements Mac computers with Apple silicon or AMD GPUs macOS 12.0 or later (Get the latest beta) Python 3.8 or later Xcode co
Jetson-Nanoの使い方 JetPack4.6.1でTensorflowとDeepStream環境構築
Ubuntu OSイメージの作成 公式サイトからJetPackイメージをダウンロードします。 項目が多くて探しにくいですが、以下の画像のようにJetPack 4.6.1を使用します。 SEARCHの欄に”jetson nano”と入れると候補がしぼられるので探しやすくなります。 ダウンロードしたzipファイルは圧縮ファイルですが、解凍せずに使いますのでそのままにしておいてください。 以下、Macで実施する例を載せていますが、ここで使用するSD Card FormatterとBalena EtcherはWindows用もありますので、同様に実行できます。 SD Card Formatterでフォーマットします。通常、Quick formatで問題ないようですが、うまく行かない場合はOverwrite formatしてください。 Balena EtcherでJetPackイメージをSDカードに
機械学習ライブラリ「TensorFlow 2.7」がリリース
「TensorFlow 2.7」では、デバッグエクスペリエンスを大幅に改善し、スタックトレースの簡素化、カスタムKerasレイヤから発生したエラーでの追加のコンテキスト情報の表示、KerasとTensorFlowのすべてのエラーメッセージの幅広い監査といった変更が行われている。 スタックトレースの簡素化では、エラー時に表示されるスタックトレースをデフォルトでフィルタリングし、TensorFlow内部コードに由来するフレームを非表示にすることで、重要な情報のみを表示する。これによって、スタックトレースがより単純かつ短くなり、コードの問題を理解した修正が容易になる。なお、TensorFlowコードベース自体を実際にデバッグしている場合は、tf.debugging.disable_traceback_filtering()を呼び出すことでフィルタリングメカニズムをオフにできる。 カスタムKera
日本語学習済みのGPT-2 pretrained modelを使って、入力文に続いて、どんな文章が生成されるのかを眺めてみた - Qiita
％ git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese Cloning into 'gpt2-japanese'... remote: Enumerating objects: 91, done. remote: Counting objects: 100% (91/91), done. remote: Compressing objects: 100% (60/60), done. remote: Total 132 (delta 40), reused 79 (delta 30), pack-reused 41 Receiving objects: 100% (132/132), 1.19 MiB | 1.35 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (59/59), done. ％ ％ cd gp
Kerasで複数の情報を入力して、途中で結合する方法を紹介します。 この方法は、例えば以下のように画像とテキストを使って予測モデルを作る場合などに有効です。リンク先参考。 ImageDataGeneratorを使いつつ統合する方法は、記事「KerasのImageDataGeneratorを使いつつ複数Input統合モデル」を参照ください。 処理概要 以前、記事「【Keras入門(1)】単純なディープラーニングモデル定義」で紹介した以下の図の配列dataを2つに分解して統合するモデルにしてみます。 処理プログラム プログラム全体はGitHubを参照ください。 ※なぜか直接GitHubで見られずに、nbviewerなら参照できました。nbviewerにhttps://github.com/YoheiFukuhara/keras-for-beginner/blob/master/Keras09_
Microsoftは米国時間2020年9月8日、Windows 10の機械学習向けAPIであるDirectMLを利用して、機械学習プラットフォームのTensorFlowを実行する「TensorFlow DirectML」をGitHubで公開したことを、公式ブログで明らかにした。TensorFlow DirectMLはWin32およびWSL(Windows Subsystem for Linux)2のPythonで動作し、バイナリーはPyPIから入手できる。同社の説明によれば、「TensorFlowはCPUおよびGPUを利用できるが、GPUアクセラレーションはベンダー固有のプラットフォームに限定され、Windowsや多様なハードウェアに対応していない」ため、DirectX上のDirectMLを利用するTensorFlowのフォーク版、TensorFlow DirectMLを2020年6月から
GitHub - PINTO0309/PINTO_model_zoo: A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.
Made with contrib.rocks. A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML. TensorFlow Lite, OpenVINO, CoreML, TensorFlow.js, TF-TRT, MediaPipe, ONNX [.tflite, .h5, .pb, saved_model, tfjs, tftrt, mlmodel, .xml/.bin, .onnx] I have been
Udemy講座「【Python・Django・TensorFlow + 転移学習】画像分類AIアプリ自作入門」をやった - u++の備忘録
Udemy講座「【Python・Django・TensorFlow + 転移学習】画像分類AIアプリ自作入門」をやりました。タイトル通り、PythonのTensorFlowで作成した機械学習モデルをDjangoを用いてWebアプリ化する講座です。全3.5時間を一晩で流し見しながら追体験しましたが、個人的に求めていた内容にピンポイントで合致して満足しています。 https://www.udemy.com/django-ai-app/ 受講の動機 受講前の知識 各セクションの雑感 イントロ 環境構築（既修者はスキップOK） データの収集・クレンジング CNNによるトレーニング 転移学習でスコアアップを図ろう！ コマンドラインアプリ化しよう！ Djangoでウェブアプリ化しよう おわりに 受講の動機 受講した理由は、機械学習モデルをWebアプリに組み込む方法をザックリと知りたかったためです。最近
Cyril Diagne on Twitter: "4/10 - Cut & paste your surroundings to Photoshop Code: https://t.co/cVddH3u3ik Book: @HOLOmagazine Garment: SS17… https://t.co/sdq9YzAVs8"
4/10 - Cut & paste your surroundings to Photoshop Code: https://t.co/cVddH3u3ik Book: @HOLOmagazine Garment: SS17… https://t.co/sdq9YzAVs8
Detecting COVID-19 in X-ray images with Keras, TensorFlow, and Deep Learning - PyImageSearch
Deep Learning Keras and TensorFlow Medical Computer Vision Tutorials by Adrian Rosebrock on March 16, 2020 In this tutorial, you will learn how to automatically detect COVID-19 in a hand-created X-ray image dataset using Keras, TensorFlow, and Deep Learning. Like most people in the world right now, I’m genuinely concerned about COVID-19. I find myself constantly analyzing my personal health and wo
【論文解説】Transformerを理解する
では、今回は2017年に論文「Attention Is All You Need」で提案された “Transformer” について詳しく解説したいと思います。 『Attention is All You Need』 Transformer とは、ChatGPT (GPT-4 などのGPT シリーズ) を含む重要な LLM (Large Language Model; 大規模言語モデル) や、BERT などのファインチューニングをすることによって高い精度を得ることができるモデルなど、現在重要な自然言語処理モデルで幅広く使われている重要な仕組みです。 ですので、自然言語処理を学ぶ人、業務で LLM を使って開発する人などは是非押さえておきたいモデルです 。 モデルの構造は知っているので、どのように実装するかを知りたい、という方は以下の記事をご参照ください。 Tensorflowを使ってセンチ
Listen to Transformer
Music Transformer is an open source machine learning model from our research group that can generate long musical performances. We find it interesting to see what these models can and can’t do, so we made an app to make it easier to explore and curate the model’s output. If you listen to a bunch of samples, you’ll probably find that most compositions (like a lot of fully AI-generated music) are no
9月新刊情報『入門 機械学習パイプライン』
『入門 機械学習パイプライン ―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化』 Hannes Hapke, Catherine Nelson 著、中山 光樹 訳 2021年9月24日発売予定 384ページ（予定） ISBN978-4-87311-951-9 定価4,180円（税込） 機械学習を用いた本番システムの構築には、データの前処理やモデルの学習、デプロイなどのステップが必要です。しかし、これらのステップは手動で実行されることが多く、エラーの原因となっています。そこで本書では、TensorFlowのエコシステムを使用した機械学習パイプラインの構築方法について学びます。パイプラインを用いて各ステップを自動化することで、レガシーなシステムの保守から解放され、新しいモデルの開発に集中できるようになります。 本書の表紙の動物は、マッドパピー（Necturus maculosus）です。北米東
ディープラーニング実践ガイド
本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、AIを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 1章 人工知能の概観 1.1 おわび 1.2 ここからが本当のイントロダクション 1.3 AIとは 1.3.1 きっか
Pytorch+Tensorflowのちゃんぽんコードのすゝめ（tfdsでpytorchをブーストさせる話） - Qiita
この記事は、 『Pytorchユーザーが実験速度で悩んでるときに、Tensorflowを部分的に使ってみるの割とアリでは説』 をちょっと検証してみたという内容になります とどのつまり(編集 2020/07/20) ちゃんぽんの方が純粋pytorchより速かったりもしますが、いやでもやっぱ普通はフレームワーク統一した方がいいですたぶん。(可読性、コードの再利用性的に) 背景(ちょっとポエムを…本題は『やったこと』からです) Pytorch v.s. Tensorflow 先日こんなツイートを見かけました(引用失礼します) TensorFlowが書きにくいというのはどういうことだろう．インターフェイスとして書きにくいというのであれば，それはないと思う，というかどのツールも正直大して変わらない．エラーの出処が深すぎて（あとデコレータでスタック改造していたりするので）デバッグできないというのは分か
TPUとKaggle
はじめに この記事は、Kaggle Advent Calendar 2021の13日目の記事です。 昨日はtattakaさんによる鳥コンペ三部作を振り返る、でした。明日はymd_さんによる時系列のCross Validationについて、です。 この記事では、最近Kaggleでもよく用いられるようになってきたTPUについてまとめていこうと思います。 想定読者は TPUをまだ使ったことがない人 Kaggleをやってみたいが、安く使える計算リソースがなく困っている人 です。 TPUとは TPUに関する一般的な話はGoogleのTPU紹介を視聴した方が良いので、少し触れるのみにします。 TPUはGoogleが開発した、行列計算に特化した計算デバイスです。機械学習、その中でも特にDeep Learningは行列計算が数多く登場しますが、従来はこれをCPUやGPUなどの汎用性の高い計算デバイスで行っ
Google AI コミュニティによる、クラウドを使用した生物医学研究者の支援 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 6 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 世界的なパンデミックに対応すべく、ホワイトハウスと研究グループの連合体は、世界最大のオンライン データ サイエンス コミュニティ、Kaggle に CORD19 データセットを公開しました。新型コロナウイルスや他の疾患についての理解を深めるという目標は、医療政策、研究、医学界において多くの注目を集めました。Nature の記事によると、Kaggle チャレンジは 3 月中旬に開始されて以来、約 200 万ページビューを獲得しています。 研究者や一般ユーザーが自由に利用できるデータセットには、150,000 以上の学術論文が含まれており、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）関連だけで何千にも及びます。そのため、最新の文献の中から、常に最新情報を入手するのは容易では
GitHub - IBM/japan-technology: IBM Related Japanese technical documents - Code Patterns, Learning Path, Tutorials, etc.
IBM Related Japanese technical documents - Code Patterns, Learning Path, Tutorials, etc. Please open new issue/pull requests in either English or Japanese if you would have any feedback or you would like to contribute this repo. We provide mainly "Japanese contents" by markdown text. IBM Developerの最新情報は https://developer.ibm.com/ にアクセスし、英語のコンテンツを参照してください。 このリポジトリは、IBM Developer Japan Webサイトで公開していた
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Building the Future of TensorFlow
テクノロジーの大波は「オモチャ」のようなものからやってくる
第11回 機械学習の評価関数（二値分類／多クラス分類用）を理解しよう
https://github.com/taki0112/UGATIT/blob/master/README.md
「AnimeGAN」を試してみる - Qiita
How to Train a TensorFlow 2 Object Detection Model
CQ出版『改訂TensorFlow版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング』を発売｜fabcross
Deep Learning with JavaScript
TensorFlowで使えるデータセット機能が強かった話 - Qiita
Apple Silicon M1 は自然言語処理も、ちょっと速いよ - Qiita
Introducing TensorFlow Decision Forests
Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer
超簡単 Kerasで複数Input統合モデル - Qiita
Windows 10での機械学習にTensorFlow DirectMLがOSS
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