fast.aiのすすめ - Qiita
もくじ fast.aiとは fast.aiのミッション style-transferをやってみる。 どんな画像が生成されたか 反省会など 1. fast.aiとは？ 理論や数学から入るBottom-upアプローチではなく、まずはコードを動かしてタスクを解くTop-downタイプのMOOCです。タスク例としては、猫と犬の分類、映画レビューのgood/bad分類、スーパーの売上予測などがあります。 現在は、Deep Learningのコースが2つ（Part1, 2）、Machine Learningコースが1つあり、今年DLコースのPart3がリリース予定とされています。 ▼他ではあまりみない特徴として、 ・受講自体が無料（※） ・タスクベース ・最新の手法をアクティブに取り入れ、実装レベルで説明している（2,3年前の世界最高記録をお気軽に） ・Excelを用いた説明があり、中身がブラックボッ
fast.aiでギターを識別するモデル - Qiita
今の時代なら、オンラインコースで新しい技術を身に付けることができるようになりました。最近CourseraでAndrew Ngが教えるDeep Learning specializationを完了して、非常に勉強になりました。数学の説明が多くて、最初のモデルは完全にpython・numpyで作ります。レッスンを続くと、Tensorflow、Kerasも使うことがあります。理論の根拠をしっかり勉強して、活用する習い方のスタイルになります。 ただし、数年前から話題になっているfast.aiはまったく逆のやり方にです。「まずやろうぜ」のアプローチです。やってみることによって、fast.aiの基本のライブラリでどんなに簡単に人工知能モデルを作れるか刺激的です。 fast.aiのレッスン 1 のコードに基づいて、ギターを識別できるモデルを作ってみました。 ギターはあまりわからない方に申し訳ないですが、
fast.ai初心者目線の道案内 - Qiita
はじめに fastaiとは fastaiライブラリを使用すると、最新のテクニックを使用してニューラルネットのトレーニングを簡潔に記述できます。 ニューラルネットの記述にはpytorch を使用しています。 fastaiの機能は、サンフランシスコ大学教員のjeremyさんたちがfast.aiというコミュニティで行っているディープラーニングの研究に基づいて実装されています。 バージョンについて fastaiはv0.7と、2018年10月にリリースされたv1でAPIが大きく異なります。古い方だと動作しないコードもあるので、コードを探すときはご注意ください。 courseもv0.7対応の2018年版「Practical Deep Learning For Coders, Part 1 / Cutting Edge Deep Learning For Coders, Part 2」ではなく、v1対応
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
knowledge/courses/fast.ai/deep-learning-part-1/2019-edition/lesson-1-image-recognition.md at master · cedrickchee/knowledge