画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
機械学習プロジェクトの約80%が失敗するのは伊達ではないと実感したが、現実に負けないワークショップに挑戦する｜piqcy
機械学習プロジェクトの約80%が失敗するのは伊達ではないと実感したが、現実に負けないワークショップに挑戦する ML Enablement Workshop は、プロダクト開発チームが課題解決に機械学習を使えるようになるためのワークショップです。本記事では、本格的にワークショップを提供し3カ月で得られた知見と、4/20・4/21 に開催された AWS Summit で発表した(※)改善版のポイントについて紹介します。 タイトルの通り初版から改善版に至るにいろいろな実感困難がありました。本記事でその内容に触れますが、機械学習プロジェクトに関わったことがある方なら「あるある」「そうそう」とうなずいていただける点も多いと思います。そうした困難について、改善版ではどう打ち手を取ったのか知って頂くことで、議論や発想のきっかけにしていただければ幸いです。 ML Enablement Workshop は
新卒エンジニア向け機械学習研修2022〜機械学習と再帰化〜 - ペパボ研究所ブログ
研究員の渡辺（@watasan） です。 先日、ペパボ研究所のメンバーが社内で実施した、新卒エンジニア向け機械学習研修についてご紹介します。 ペパボ研究所は2020年から、新卒エンジニア研修1の一環として機械学習研修を実施しています2。 今年で3年目となりますが毎年アップデートを重ねており、今年はより「ペパボらしさ」の強い研修となりました。 このエントリでは本研修の目的やコンテンツについてご紹介できればと思います。 本研修の位置付けと目的 GMOペパボ（以降ペパボ）では、新卒入社したエンジニアに向けて、様々な技術要素について「現時点で一番良いやり方」を学んでもらうための研修を毎年行っています2。 フロントエンド、バックエンド、インフラ、セキュリティなど、Webサービスを構築するための技術に関して「現時点で一番良いやり方」を学ぶことが研修全体のゴールとして設定されています。 この新卒エンジニ
コネヒトの機械学習プロジェクトにおける構想フェーズ・PoCフェーズの進め方 - コネヒト開発者ブログ
みなさんこんにちは。機械学習チームのたかぱい（@takapy0210）です。 最近はワールドトリガーというアニメにハマっておりまして、2022年から第3期の放映が始まっております。 内容はよくあるバトルアニメですが、チームで戦略を練って戦うところがユニークでとても面白いです。（個々の力だけだと到底叶わない相手に対して戦略で勝つ、という展開もあり、戦略の大事さを改めて痛感しました） さて本日は、コネヒトの機械学習プロジェクトがどのように推進され、開発・実装フェーズに移行していくのかについて、1つの事例を交えながらご紹介できればと思います。（※あくまで1つの事例なので、全てがこのように進むわけではありません） 目次 今回のプロジェクト概要 機械学習プロジェクト全体の流れ 構想フェーズ：ビジネス要件を明確にし、共通認識をつくる どんな効果を期待しているのか？（ROI的な話） PoCフェーズ：定量
「AnimeGAN」を試してみる - Qiita
「AnimeGAN」とは TachibanaYoshinoさんが作成した、GANで画像をアニメ風に変換するソフトウェアです。詳細は以下リポジトリを参照ください。 TachibanaYoshino/AnimeGAN CartoonGAN-TensorflowやAnime-Sketch-Coloring-with-Swish-Gated-Residual-UNetがベースになっているようです。 学習済みモデルもあって簡単に動かせます。試してみたので動作メモと、結果の紹介です。 「AnimeGAN」動かし方 READMEに書いてある通りで動くのですが、手っ取り早く動かしたい人のために少しだけ詳しく書きます。 最初にPython環境、必要なライブラリをセットアップしましょう。初心者だとここが一番難しいかもしれませんね。以下ブログ記事をみて適当に（雑な説明）。 Pythonで機械学習をするための環境
Kaggle参戦記 〜入門からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ デジタルマーケター 兼 プロダクトマネージャー 兼 データアナリスト (肩書長い…) の私が Kaggle に挑戦した約半年間の記録です。現時点で2つのコンペに真面目に取り組んで2つの銀メダル(入賞)を獲得出来ています。 Kaggle挑戦期間を通して、有識者の素晴らしい資料に助けられたのでとても感謝しています。同じような志を持つ方に自分の記録が少しでも役に立てばと思い、有用な資料のリンク集に私のKaggle参戦記ポエムをつけてまとめてみました。 自分の得意領域で勝負しようと思ってテーブルデータのコンペばかり選んでいるのでDeepLearning系の話は全然ないです、すみません。 目次 プロローグ Kaggleへの興味の芽生え 初参戦 → 即撤退 ガチ参戦に向けた修行 初ガチコンペデビュー 初ガチコンペ…、のはずが。 初ガチコンペ参戦 ベースモデル作成 特徴量エンジニアリング
MLOps実践者たちのリアルなお悩みの解決にコミュニティーがどう貢献できるか
MLOps（機械学習の実運用化）の活動目的＆方針を「デザイン思考」で議論した座談会の内容をレポート。デザイン思考フレームワーク＆ツール「MURAL」を紹介し、MLOps実践時の悩みと対策案を議論。世の中が抱えているMLOpsの課題を解決するためにコミュニティーの方針を検討する。 連載目次 MLOpsコミュニティーは「全ての機械学習モデルが現場で実運用化される世界」を目指して2020年夏に始まりました。月1回程度の頻度での活動を目指し、勉強会やワークショップ、ディスカッションなどを行うことで、今後のAI技術の発展に非常に重要な、MLOps（機械学習の実運用化）の普及に貢献していきます。 このレポートでは、2020年9月に行われた第2回のイベント活動である「MLOpsコミュニティ座談会」の様子をお伝えします。今回はコミュニティーの方針を少人数で議論するため参加者を16人に限定し、リモートで実施
【書評】「仕事ではじめる機械学習」を読んで、機械学習プロジェクトの大変さを知った夏 | DevelopersIO
どうも。DI部@大阪オフィスの玉井です。 仕事ではじめる機械学習という本を読んだので、久しぶりに書籍エントリを投下します。この本はとってもとってもとってもとってもとってもとっても大スキよ ダーリン I like you. ダーリン素晴らしいので、ぜひこの気持ちをみなさんに伝えたいと思いました。 この本を読もうと思った理由 今後、機械学習を扱う製品やサービスが増えてくるのではないか、と思ったから 現在、私は製品サポートエンジニアとして、データ分析に関係する製品やサービス（Tableauとか）のサポートや導入を行っています。機械学習は触れたことは一切ありません。また（少なくとも現時点では）機械学習エンジニアに転向する予定もありません。 ところで、データ分析関係の製品やサービスっていうのは、それはもうすごい勢いで色々なものがリリースされています。弊社ではTableauやAlteryxといった製品
機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
注 デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスなオーサリングをサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用する
Neural networks and deep learning (ニューラルネットワークと深層学習)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
新規アプリケーションへの深層学習適用のベストプラクティス - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どのようにサービスにディープラーニングを適用すればいいか、ベストプラクティスがまとまっていた論文があったので、訳してみました。 元論文 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.01568.pdf アブスト このレポートは、特定のドメインのエキスパートだがディープラーニングに詳しくない人向け ディープラーニングを試してみたいと思って
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AI・機械学習の用語辞典
クラウドのシステム運用技術に機械学習を応用する研究 / CLOUD AI