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ブックマーク / karaage.hatenadiary.jp (11)

  • 「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」は超実践的でKaggleをしない人にも役立つ書籍でした - karaage. [からあげ]

    「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」献本いただきました 出版社様より「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」を献本いただきました。 Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書) 作者:小嵜 耕平,秋葉 拓哉,林 孝紀,石原 祥太郎講談社Amazon もともと著者の1人である u++ (id:upura)さんがブログで紹介していたときから、絶対読みたかった本だったので、献本素直に嬉しかったです。 今のところ、興味のあった1〜3章まで手を動かしながら読んで、4章、5章はざっと目を通したといったところですが、凄い良い本という手応えを得ていますので、紹介したいと思います。 「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」レビュー 最初に、自分自身のレベル感を書いておくと、AIはほぼ趣味で勉強しています（仕事でも、一応最近ちょっとだけ使った経験あり

    「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」は超実践的でKaggleをしない人にも役立つ書籍でした - karaage. [からあげ]

  • Stable Diffusionの内容を理解するための情報・書籍 - karaage. [からあげ]

    Stable Diffusion完全に理解した 画像生成AIで話題のStable Diffusion、完全に理解した状態になりたいですね。私もです。夜な夜な、Stable Diffusion睡眠不足になりながらの自分の理解は以下です。 Stable DiffusionというAIモデルは、上記のように、2つのモデルで構成されています。凄いのがDiffusion Modelとよばれるもので、これはランダムノイズ的な画像から、クオリティの高い絵を生成することができます。 ただ、このままだとどんな絵が生成されるか分からないので、絵をコントロールするために、プロンプト（自然言語）をCLIPと呼ばれるTransformerのモデルに入力して、埋め込みベクトルに変換します。このベクトル情報をDiffusion Modelに入れてやることで、自分の好きな画像を生成することができます。 無理やりカメラとの対

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  • Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]

    最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu

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  • Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識を試してみた - karaage. [からあげ]

    Jetson Nano ファーストインプレッション 謎の半導体メーカーのボード型コンピュータ、Jetson Nanoを購入しました。 NVIDIA Jetson Nano 開発キット メディア: 少し出遅れたので、届くのが遅くなりましたがようやくゲットできました。 ジャーン 裏側をみてみる ん…？？ え、えーーー！ どうかしてるぜNVIDIA、じゃなかった謎の半導体メーカーさん。 ちなみに、Jetson Nanoの箱は台としても使えるので、大切にとっておきましょう。私のように何も考えずバキバキに破壊しながら開けたら、無残な状況になりますゆえ。 無残な状況 Jetson Nanoセットアップ 些細なこと？は気にせず、セットアップしていきます。 ハードウェアの準備 電源、HDMIケーブル等、ラズパイの周辺機器がほぼそのまま使えました。あと、カメラモジュールはV2のみ対応らしいので、間違えてV1

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  • GitHubでソフトウェア開発者としてのポートフォリオサイトを自動的に楽々作成する方法 - karaage. [からあげ]

    GitHubで簡単にソフトウェア開発者としてのポートフォリオサイトを作れる 最近、GitHubで簡単にポートフォリオ的なサイトを作れることを知りました。私の場合は、以下のような感じです。 ちなみに、以下のGitHubが提供している「personal-website」というリポジトリの説明通りにやっただけです。 ネットで調べてみたところ、意外に知られてないような気もしたので、簡単に日本語で使い方を解説してみることにします。ちなみに、当然ながらGitHubのアカウントと知識がある方が対象となります。GitHubが何かわからない人は、ここで読むのをやめるか、もし興味あれば以下の記事を読んでみて下さい。 GitHubでのポートフォリオサイトの作り方 ポートフォリオサイトを作る仕組みですが、そもそもGitHubにはリポジトリの内容をWebサイトとして公開できる「GitHub Pages」という機能が

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  • VS Code（Visual Studio Code）エディタを便利に使うための拡張機能 - karaage. [からあげ]

    追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 VS CodeにVimから乗り換えようと思った 普段、プログラムを書くためのエディタは3年くらい前からVimを使っています。 軽量ですし、大体どんなマシン（OS）でも入れられるので、プラグインとか色々入れて機能拡張していました。ただ、デバッグとか色々辛くなってきたので、IDEのエディタもまた使ってみようかなと思い、最近評判の良いVS Code（Visual Studio Code）に手を出しはじめてみました。 この記事では、VS Codeに入れている拡張機能を自分のメモがわりに書いておきます。 なお、VS Code自体のインストール方法は割愛します。以下公式サイト参照下さ

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  • 私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]

    ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

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  • 【2017年度版】MacとProcessingとKinect v1をセットアップして遊ぶ方法 - karaage. [からあげ]

    Kinectでまた遊んでみたくなった 最近3次元の画像処理とかに興味が出てきて、ふとまたKinectで遊びたい熱が再燃してしまいました。といっても随分昔にセットアップしたっきりなので、再度セットアップしなおしてみることにしました。以下の情報もかなり古くなってしまい検索で来てくれる人に申し訳ないという気持ちもちょっとだけ（ほんとにちょっとだけ）あります。 2017年度版と大げさに銘打ってありますが、過去2,3年くらいは変わってないと思いますし、今後ももう5年くらいは変わらないのじゃないかなと勝手に思っています。もしくは、セットアップすらできなくなる可能性もあるかもしれません。今のうちに必要なソフトと機材はどこかにアーカイブしておくのがよいかもしれませんね（私はしました）。 ちなみに過去は血反吐を吐きながらセットアップした覚えがあるのですが、今回めちゃめちゃ簡単でした。これが人類の叡智か…（多

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  • Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]

    Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて

    Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]

  • Darknetという人工知能が超簡単で凄いと聞いたので試したら大変なことになった - karaage. [からあげ]

    Darknetをインストール id:shi3z さんが、下記のブログ記事でまた何やら面白そうなものを紹介なさっていました。 http://ch.nicovideo.jp/akiba-cyberspacecowboys/blomaga/ar1116319 その名もDarknet！名前からしてヤバそうな匂いがプンプンしますw 記事でも解説していますが、インストールはターミナルでコマンドさえうてれば簡単にできます。自分の環境だと、MacでもRaspberry Piでもインストールできました。 準備は以下3行コピペするだけ。 $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git $ cd darknet $ make あとは以下実行して $ ./darknet 以下のような表示が出ればインストールは（一応）成功 usage: ./darknet <

    Darknetという人工知能が超簡単で凄いと聞いたので試したら大変なことになった - karaage. [からあげ]

  • 5188円で始めるフィジカルコンピューティング　第1回　～テルミンつくってみるミン～

    電波系プロジェクト第1段です。まずタイトルのフィジカルコンピューティングとは何ぞやという話から。そもそもは、「MAKE:JAPAN」という最高に電波な物づくり系のブログで取り上げられていたのがきっかけです（ちなみにこのブログ、ちょっと前から見始めたのですが世界中のアマチュアが電波な物をつくって公開しているといういかしたブログです。動画を見ているだけで飽きません、お勧め）。フィジカルコンピューティングという言葉の定義は、人によって若干違って曖昧なのですが、要は普通のパソコンのような、キーボード、マウス、モニタと言う標準的な入出力デバイスでなくて、センサやモータとか使って物理的な情報を扱える入出力デバイスを使って面白いことしようよ、ということらしいです。あくまで自分の理解です、違ってたらすみません。具体的にはNintendoのWiiとかDSでしょうか。これも、加速度センサ、タッチパネルといった

    5188円で始めるフィジカルコンピューティング　第1回　～テルミンつくってみるミン～
    satojkovic
    satojkovic 2009/05/28
    フィジカルコンピューティングの始め方
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