Transformerを用いてオノマトペから環境音を合成する手法をPyTorchで実装した（Transformer版 Onoma-to-Wave） - 備忘録
はじめに 事前準備 実装の概要 環境音合成実験 実験条件 実験結果 実装の舞台裏など おわりに はじめに 以前、Onoma-to-Waveを実装した記事を書いたことがあった： tam5917.hatenablog.com Onoma-to-Waveとはオノマトペ（文字列）を環境音（スペクトログラム）に変換するモデルである。RNNに基づくencoderとdecoderから構成されており、いわゆるSequence-to-Sequence（Seq2Seq）の構造を持つ。 それらをTransformerによって置き換えたモデルが、Onoma-to-Waveの著者らによって実はすでに提案されている。 岡本 悠希，井本 桂右，高道 慎之介，福森 隆寛，山下 洋一，"Transformerを用いたオノマトペからの環境音合成，" 日本音響学会2021年秋季研究発表会，pp. 943-946，2021. 上
GKEでStreamlitをホスティングして社内用アプリを作った話 - エムスリーテックブログ
はじめに ブンブンハローテックブログ。エムスリー AI・機械学習チームでエンジニア兼YouTuberをやっています河合と笹川です*1。本記事は、AIチームが社内向けに提供を初めたビジュアライズアプリケーションに関する解説の記事です。 GKE上のStreamlitサーバのホスティング設定と、機械学習エンジニアが社内向けの可視化を行う際の一例として、参考となれば幸いです。 はじめに Background Streamlitとは Streamlitの特徴 アプリケーション、インフラ構成 おわりに We're hiring Background 一般的に「機械学習エンジニアが社内向けの可視化アプリケーションを作る」といったケースでは、以下のようなシステム利用が考えられるかと思います。 HTML、xlsx、Googleスプレッドシートなどを作成、配布する S3、GCSのようなストレージの静的サイトホ
機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita
はじめに 機械学習の分類とそれらのアルゴリズムのライブラリを用いた簡単な実装をまとめました。 各アルゴリズムのコードはサンプルデータまで含めているので、そのまま実行することができます。 必要最低限のパラメータしか設定していないので、細かい設定は公式ドキュメントなど参照して設定してください。 それぞれのアルゴリズムについては、簡単な説明は載せてますが、詳しい説明はしていません。 対象読者 機械学習アルゴリズムの分類を知りたい 機械学習アルゴリズムを実装して動かしたい ゴール 機械学習のアルゴリズムの分類がわかる 機械学習アルゴリズムの実装ができる 機械学習の分類 機械学習は以下のように分類されます。 教師あり学習 回帰 分類 教師なし学習 強化学習 今回は、強化学習の実装は扱いません。 教師あり学習 教師あり学習は、特徴を表すデータ（特徴量、説明変数）と答えとなるデータ（ラベル、目的変数）か
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