今こそ知っておきたい「TensorFlow」--機械学習ソフトウェアライブラリーの進化 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「TensorFlow」は当初、Google Brain Teamのディープラーニング研究プロジェクトだったが、Googleの50のチームの共同作業によって新たなオープンソースライブラリーとなり、「Google Assistant」「Google Photos」「Gmail」「Google Search」など、Googleのエコシステム全体に展開された。GoogleはTensorFlowを導入したことで、知覚や言語理解のタスクを使用して、ディープラーニングをさまざまな分野に応用することができる。 この入門記事では、TensorFlowに関する最新情報を紹介する。 概要 どんなものなのか：Googleは世界最大の機械学習インフラストラクチ
[PyConJP2019]Pythonで切り開く新しい農業
1. UnityAds allows developers to monetize their games with video ads within Unity. 2. The document provides information on sound effects and music for games, including free and paid options for adding sound effects, loops, and music packs to games built with Unity. 3. It also lists several digital audio workstation software options for editing sound on Windows and Mac like Logic Pro, Ableton Live,
![[PyConJP2019]Pythonで切り開く新しい農業](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d84bf00a638a617da5aac80e8d4f3038a2fd93b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fpyconjp2019-190915165002-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
グーグルの機械学習フレームワーク「TensorFlow」が「Raspberry Pi」を正式にサポート
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます シングルボードのコンピュータ「Raspberry Pi」で、Googleの機械学習フレームワーク「TensorFlow」を利用するのがますます簡単になりそうだ。 開発者はすでに、Raspberry PiでTensorFlowをさまざまに活用し、深層学習モデルを追加して、画像分類などを行うことが可能だった。 TensorFlowは「Linux」「Windows」「Android」「macOS」「iOS」でも利用できるが、35ドルのRaspberry Piよりも安く利用できるハードウェアはないだろう。 しかし、TensorFlowモバイル・組み込みチーム責任者であるソフトウェアエンジニアのPete Warden氏が指摘するように、従来はTe
Twitterが機械学習用ライブラリをTensorFlowに移行しようとしている理由とは？ - GIGAZINE
Twitterはユーザーに合わせたコンテンツを表示するため、機械学習を使用してサービスの改善に取組んでいます。記事作成時点で、Twitterは機械学習にTorchを使用していますが、2017年の夏頃からGoogleが開発したTensorFlowに移行する取り組みを行っています。TensorFlowに移行することで得られるメリットについて、Twitterのソフトウェアエンジニアであるニコラス・レオナール氏とシベーリ・モンテス・ハラース氏が説明しています。 Twitter meets TensorFlow https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/insights/2018/twittertensorflow.html Twitterは2014年にディープラーニングを使用した画像検索やデータベース構築に取り組むMadbitsを買収し、同
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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GitHub - akanazawa/hmr: Project page for End-to-end Recovery of Human Shape and Pose
