Build Apps for iOS, Android & Desktop in 100% Kotlin With Compose Multiplatform (mDevCamp 2024)
//[name]はブロックの定義 //--- はテーブル行の区切り //==> はブロック間のリンク [b1] <1,1> #block1 content --- to-block2 ==>[b2] to-block3 ==>[b3] [b2] <11,1.5> #block2 content --- to-block4 ==>[b4] [b3] <11,10.5> block3 //==>の前後のlrudは、リンクを繋ぐ位置を指定 [b4] <20.6,4> block4 d==>u[b5] ==>[b6] //()内はスタイルを設定するクラス名 [b5] (bd_r6 red bold) <20.5,11.5> block5 d=(S red)=>r[b7] l<=(l_w4)=>r[b3] //画像使用例 [b6] (image) <31,6> ![server](img/compu
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
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