東大松尾研、「Deep Learning基礎講座」の演習コンテンツを無償公開
東京大学松尾研究室（松尾豊特任准教授）は1月24日、東京大学の公開講座「Deep Learning基礎講座」で実際に使っている演習コンテンツの無償公開を始めた。GPUを使ってモデルを学習する実践的な内容で、個人・非商用に限って無料で利用できる。 Jupyter Notebook形式で作成された研究者向け演習コンテンツで、Jupyter環境があれば利用可能。GPUを利用し、実際にモデルを学習させながら技術を習得できる。線形代数や機械学習が前提知識として必要。コードはTensorFlowと、Numpy、Scipy、Scikit-learnなど標準的なライブラリで構成した。公開したのは演習パートのみで、講義パートのコンテンツは別。 個人で学習する目的のみで無償で利用でき、講習会や教室などでの利用は不可。クリエイティブ・コモンズの「CC-BY-NC-ND」（表示 -改変禁止- 非営利-一般）が適用
機械学習で美少女化 ~ あるいはNEW GAME! の世界 ~ - Qiita
NEW GAME! というアニメはご存知でしょうか。女の子たちがワイワイとゲーム会社で働く日常を描いた作品で、非常に良い作品なのですが、一方でこんなキラキラした会社ねーよと言われた挙句、実はあそこにいるのは皆中年男性で、働きすぎて周りが皆美少女に見える幻覚が見えているのではないかという説まであったりします。ドワンゴのslackには、バーチャル彼女生成系チャンネル#kanojo_createや、美少女変身願望チャンネル#become_bishoujoというものが存在するので、現実を捻じ曲げてしまう異もあながちあり得ない話ではないのではないかとも思ってしまいます。 私もそんな一人であり、そんな美しい幻覚なら喜んで受け入れよう、ということで作ったのがこのリアルタイムNEW GAME!フィルタです 似顔絵データが存在しない = 転移学習 さて、ここでやりたいのは、実写画像を入力として、その実写画像
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭( ･ㅂ･)و ̑̑
ANYGMA講義第１回 ミニGunosyをつくった。その解説と機械学習プロダクトで詰まる点Read less
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