PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]
Chainerでディープラーニング ここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。 そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。 と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、
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【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
Chainerが大幅にアップデート！深層学習フレームワークの地位確立なるか？ - HELLO CYBERNETICS
Chainerがアップデート Chainer 2.0の登場 分散処理対応のChainerMN ITpro記事 公式ブログ 強化学習対応のChainerRL クイックスタート 公式ブログ 最後に ライバルTensorFlow（Google開発のフレームワーク） Chainerがアップデート Chainer 2.0の登場 pypi.python.org 現在は pip install chainer -pre によってChainer 2.0.0αがインストールできます。（現在、私の環境でうまくいかないので不確かな情報かも） メジャーアップデートではありますが、なにか大きく機能変更があったというわけでもなさそうで、どちらかというと非機能的な面（使いやすさ）などが変更されていそうです。 分散処理対応のChainerMN Chainerは現在、マルチノードの学習には対応していません。 そこでマルチノ
ChainerのTrainerを使ってみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。最近、Chainer便利でびっくりしたような頃合いです。 頻繁に更新することで有名なChainerですが、久々にupgradeすると以前よりも シンプルなタスクについて、簡単に学習ができます。 Trainer Chainer version 1.11.0よりTrainerと呼ばれる機能が実装されています。 以前まで学習用バッチ処理を自前で書くようなことが 必要でしたが、これを使うことによってバッチ処理を書く必要がなくなります。 実際の機能としてはある処理をhockしたり、グラフを出力したり レポートを表示したりと学習中に確認したいグラフは沢山あります。 それらのグラフを可視化したいといったことは往々にしてあります。 Trainerの基本的な使い方 Trainerを使うと、Progress Barやlogを自動的に吐き出すことができます。 通常のモードでは、T
今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべにっき ♨
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
Chainerと読む「深層学習」-vol.1 - pip install deeplearning
「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 」をChainerのコードと交えて読み進めようという趣旨。 こんにちは。最近DeepLearningの学習環境が整ってきていますね。 先日「機械学習(DeepLearing)の本と実際のコードを交えた資料があるとわかりやすい」という声を聞いたので、"Chainerと読む「深層学習」"をやってみたいと思います。 手探りで試行錯誤しながらなので、何か質問や意見があればコメントをください。 今回は導入として内容は2つです。 環境設定 深層学習の概要 では、よろしくお願いします。 Chapter0 事前準備 僕の機械学習環境を紹介します。 この記事を読むにあたって、必要なものは随時用意しましょう。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) MacBookPro(OSX Yosemite, CPU:corei7 2.7Ghz, メモリ:8G
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