はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
StreamlitとFastAPIで非同期推論MLアプリを作る
StreamlitはPythonだけでwebアプリを作ることができるツール（ライブラリ）です。フロントに関する知識がほとんど不要なため、簡単なダッシュボードやデモアプリを作るのに適しています。公式のページでは様々なサンプルアプリが公開されています。 ところで機械学習（特に深層学習）モデルでは、例えば画像1枚あたり数秒の推論時間がかかることもあります。Streamlitは機械学習のデモアプリ用途としても適していると思いますが、推論に時間がかかる場合にいちいち推論完了を待つのは退屈かもしれません。ここではPythonのwebフレームワークであるFastAPIを組み合わせることで、推論を非同期で行う画像認識アプリケーションを作ります。 コードはこちらに配置しました。 アプリ内容 StreamlitによるGUIは以下のようになります。画像をアップロードし、「Submit」ボタンを押すことで画像認識
Google翻訳とPythonを使ってPDF論文を一発で翻訳する - Qiita
概要 Google翻訳APIをPythonで実行するでは、四苦八苦しながらも、Google翻訳APIにより、テキストファイルに書かれた英文を日本語に翻訳するPythonスクリプトを書いた。 元々の動機は論文の翻訳する際に、ちまちまGoogle翻訳にコピペするのが面倒くさいということであった。 そこで今回は、Pythonスクリプトを拡張し、PDFの論文を一気に翻訳するようにしたので共有したい。 そもそもなんで日本語に翻訳して論文を読むの？ もちろん、細かい内容は原文を精読する必要がある。そりゃそうだ。 日本語で読む理由はなんといっても、論文の内容を俯瞰的に把握できるということに尽きる。 俯瞰的に把握できることで、以下のメリットがある。 俯瞰的に把握した上で原文を読むことになるため、より早く理解することができる。 俯瞰的に把握できるため、原文を読む前に、自分にとって読む必要がある論文かどうかか
高速、高精度、省メモリな線形分類器、SCW - Qiita
今回は機械学習アルゴリズム、SCW(Exact Soft Confidence-Weighted Learning)の紹介です。 まずはどれだけすごいか見てみてください。 使用しているデータセットはscikit-learnの手書き文字認識用のものです。 上がSCW、下がscikit-learnのSVCで学習、分類した結果です。timeは学習にかかった時間、accuracyは精度を表しています。 結果を見ればわかるように、SCWは非常に高速に学習することができます。 また、SCWは逐次学習が可能です。すなわち、データをひとつずつ入力しても学習することができます。つまり、データを全てメモリ上に展開して学習させなくてもよいのです。 精度はデータセットに依存します。というのも、SCWは線形分類器だからです。 線形分離不可能なデータに対してはSCWでは精度が落ちてしまいますが、線形分離可能、もしくは
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IBM、55種類の言語、5億行のコードからなるソースコードの大規模データセット「Project CodeNet」を公開
