TensorFlowとPyTorchの相互変換はどうやるか 機械学習の困りごとに使える重み変換のテクニック
「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。rishigami氏は、TensorFlow／PyTorchのモデル移植について発表しました。全2回。前半は、TensorFlow、PyTorchそれぞれのモデル実装の基礎と、それぞれの違い、重み変換のテクニックについて。 フレームワークにまつわる、ありがちな困りごと 石上氏：今回は「TensorFlow／PyTorchモデル移植のススメ」というタイトルで発表します。 あらためて自己紹介ですが、私は石上と申します。ハンドルネームは「rishigami」でやっていて、Kaggleでは現在Competitions Masterとなっています。ただ最近はちょっと忙しくて、Kaggleに参加できておらず、つい最近NFLコンペが開催された（※取材当時）ということで、ちょっとそ
生TensorFlow七転八倒記(11)：TensorFlow周りの最近のアップデートについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
2年ぐらい前に必要があって生TensorFlowとTensorFlow-Hubによる様々なモデルやフレームワーク並びに事前学習済みモデルの実装を試していたのですが、TF2の浸透に伴いそれらの多くの仕様が変更になっており、中には回らなくなっていたコードもあったので、それらを調べるついでに最近のTF-Hubのアップデートも覗いてきました。ということで、自分向けの備忘録として簡単にまとめておきます。 TensorFlow-Hubの事前学習モデル Estimatorクラス 余談 TensorFlow-Hubの事前学習モデル まず試したのがUniversal Sentence Encoderの多言語版。リンク先を見れば分かるように、16言語（アラビア語・簡体字中国語・繁体字中国語・英語・フランス語・ドイツ語・イタリア語・日本語・韓国語・オランダ語・ポーランド語・ポルトガル語・スペイン語・タイ語・トル
Google ColaboratoryのTPUランタイムを使ってKeras Tunerでパラメタ探索
この記事は GMOアドマーケティングAdvent Calendar 2020 23日目の記事です。 みなさんこんにちは、GMOアドマーケティングのM.H.と申します。 突然ですがみなさんは機械学習する時にどのような環境で実行していますか？Google Colaboratoryでは、制限はありますが無料でTPUを使用し、高いパフォーマンスで学習を進めることができます。 今回はこのTPUを使って、モデル内のハイパーパラメータを自動で探索してくれるKeras Tunerを使っていく方法と注意点についてお話しします。 そもそも、TPUとは TPU(Tensor Processing Unit)とは、Googleが開発した機械学習特化型のプロセッサのことで、基本的にGPUよりも高速で学習を進めることができます。計算量が多く、バッチサイズが大きい場合に特にその効果を発揮します。 私たちがこのパワ
WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特に Deep Learning）を Wasm でデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 Table of Contents tkat0 です。WebAssembly(Wasm)面白いですね。 私も最近はyewでフロントエンドを書いて遊んでいます。Rust で React っぽいことできるのは新鮮で面白いです。 Wasm は、なんとなく速い JavaScript？とか機械学習で何に役立つの？とか思ってる方も多いと思います。 しかし、Wasm はブラウザでの推論時に使えるだけでなく、機械学習モデルのサービングやエッジデバイスでの推論にも使えると知ったら驚き
scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。 深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowとKerasを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。 第2版では教師なし学習と深層ネットワーク訓練手法、コンピュータビジョンテクニック、自然言語処理、Tensor Flowの大規模な訓練や効率的なデータの取
エッジで機械学習ってなんだろう -ブラウザ、スマホ、IoT機器での推論を概観する- - Qiita
本内容は、技術書典7 合同本『機械学習の炊いたん2』収録の、「エッジで機械学習」記事を公開したものです。内容は2019年9月時点の調査等に基づきます。 最近Raspberry Pi 4の検証結果などをみていると、エッジ、かつCPUでもそれなりの速度で動くケースもみられます。またこの後にM5StickV(K210)などを触りましたが、専用チップも使い所があります。今後、それらの動きもできれば補足したいと思います。 9/12-22に開催された技術書典9では、新刊『機械学習の炊いたん3』を頒布しました。私は、「AIエンジニア、データサイエンティストのための経営学、ソフトウェア工学」を寄稿しています。他にも機械学習のビジネス、エンジニアリング、数理までもりだくさん。気になられたら、ぜひご覧ください! 他にも、技術書典9「機械学習、データ分析」系の新刊リスト - Qiitaの通り、たくさんの本が出品
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