https://78b88514d287ef16c8a41cdbf4.doorkeeper.jp/events/43887
WebエンジニアがTensorFlowで機械学習に入門しながら顔識別アプリを作ってみた / 2016-05-20 Machine Learning Kotohajime
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PHPに型推論を実装する ~入門編~ / Type inference on PHP
PHPカンファレンス福岡2016の資料です。
現在のDNNにおける未解決問題
3. 現在のDNNを1枚でおさらい l 活性化関数には区分線形関数を使い、伝搬は減衰/発散もしなくなった – 例例：Relu f(x) = max(0, x) これはsoftplus log(1+exp(x))のhard版 l 最適化にはRMSPropやAdamなどHessianのオンライン推定版を使う l Batch正規化層で、各層の⼊入⼒力力は常に平均0, 分散1に正規化し学習を容易易に l ResNet: f(x) = x + h(x) を使うことで 1000層を超えても学習可能に l 変分ベイズとの融合で、⾮非線形の⽣生成モデルの学習も容易易に – 特に潜在変数が連続変数の場合は変数変換トリックで効率率率よく学習可能 – 半教師あり学習、1ショット学習が可能に l 強化学習との融合で、⽣生の⼊入⼒力力から
機械学習で用いる顔画像データセットの一作り方（１：WebAPIサービスを用いて候補画像取得） - Qiita
DNN等の機械学習を用いて画像認識・分類を行う場合、学習実行時に大量の訓練用画像が必要となるため、 web等で公開されているデータセット（画像集合）を用いるケースが多くあるかとあります。 しかし顔画像分類・認識の場合には肖像権等の問題もあるためにフリーで公開されてるデータセットが少なく、 結果として学習画像を集めるのに苦慮されてる方も多いと思います。 そこで顔画像データセットを自作する一方法をここで紹介しておきます。 #今回用いた開発環境 MacOS X El Capitan 10.11.4 Python 3.5 OpenCV 3.1 #候補画像の取得 まず目的となる顔が写っている可能性がある画像（以下、候補画像と呼ぶ）を収集します。 考えられる収集方法としては以下の手法があります。 一般公開されているWebAPIサービスを用いて収集 動画をフレーム解析して収集 webページをスクレイピン
社内の備品貸出にTSUTAYAのレジ風システムを導入した - Qiita
概要 社内の備品（主にスマホやパソコンなどの端末）をアプリで**「ピッ」**とスキャンするだけで、簡単に貸出/返却処理ができるTSUTAYAのレジ風システムを作りました。 その名も「ネコレジ」 OSSなテスト支援ツール**「Chibineko」**に続く、ねこシリーズ第2弾です。 ネコレジのシステム構成 備品を識別する仕組み 備品の識別にはQRコードを使用します。 各備品にはそれぞれ一意のIDを埋め込んだQRコードを貼り、リーダー側（クライアントアプリ）で識別できるようにします。 QRコードの印刷にはテプラPRO SR5900Pを使用。 このテプラはLAN接続対応なので、iPhoneからも直接印刷ができるスグレモノです。 ちなみにうちの部署にはスマホやガラケーなどが1,000台以上ありますが、気合いですべてに貼りました。 会員カード（通称ネコカ） ユーザーの識別も同様にQRコードで行います
社会人SEが数学を学びなおすならば情報処理学会誌の記事はいかがでしょう？ - 発声練習
社会人になってから何かを学ぼうとするのは尊い。素晴らしい。 tkykhk.hatenablog.com 一方で、高校数学を教養と考えるならば別として、情報処理技術者としての背骨として数学を学びなおそうとするのであれば、今後のことを想像しながら勉強するほうがモチベーションが上がると思う。で、思い出したのが（というか、研究室掃除していたら見つけたのが）2015年5月号の情報処理学会誌「情報処理」の特集「いまさら聞けない！コンピュータの数学」。情報系の大学に入った大学1年生の方々にもおすすめ。「なんで、こんなに数学ばっかりなの？」に答える（今やっている授業がどこにつながるのかがわかる）特集。お近くの情報処理学会員にお願いした以下の記事だけダウンロードして読ませてもらうのが良いかと。不幸にして情報処理学会員が近くにいなければ、お近くの大学図書館で閲覧するか、Amazonで買うか（2015年5月号「
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ドキュメントを支える技術 / PHP Conference Fukuoka 2016