matrixflow - Web上で機械学習のネットワーク設計/実行 MOONGIFT
AIや機械学習が盛んに取り上げられるようになっています。これまでは特殊な技術が必要で、限られた人たちしか触れることのできなかった領域ですが、様々なツールの登場によって民主化が進んでいます。 そこで紹介したいのがmatrixflowです。Web上のUIを使って機械学習のモデル設計と実行ができます。 matrixflowの使い方 matrixflowのメイン画面です。これはデータ管理です。 データをZip圧縮してアップロードします。CSVの書き方が分からず試せませんでした…。 レシピ管理。ここで機械学習のネットワークを設計します。 ドラッグ&ドロップで行えます。 学習の設定と実行画面です。 推論の実行画面です。 ここからは公式サイト上のデモ画像です。データ管理です。 学習させているところです。 matrixflowは雰囲気としてソニーのNeural Network Consoleに似ています。
Sukiyaki - Webブラウザでも動く。JavaScript製ディープラーニング MOONGIFT
ディープラーニングが盛り上がっています。大量のデータを分析する際に画一的なアルゴリズムではなく、学習しながらエンジンを磨いていくことで、これまでにない精度で分析ができるようになっています。 今回紹介するSukiyakiもそんなディープラーニングエンジンの一つですが、特徴としてJavaScriptで作られ、Webブラウザ上で動くという点があげられます。 Sukiyakiの使い方 分析の一例です。画像の数字を見極めます。最初は精度が高くありません。 学習を繰り返す内に徐々に精度があがってきました。 最後はだいたい2%に落ち着きました。 SukiyakiはGPGPUとマルチコアCPUををサポートしています。nodeでももちろん動作します。ディープラーニングをさくっと体験するにはWebブラウザで動くという利点は大きいと思われます。 Sukiyakiはnode/JavaScript製のオープンソース
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