Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗のラーメン画像識別を例に、学習および利用時のインタフェース(Slack、Twitter)に関するノウハウや失敗事例を共有します。 また、ディープラーニングを色々と試した際のノウハウをツール(mxnet-finetuner)としてまとめましたRead less
TensorFlow User Group #1を開催しました - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
Googleさんのオフィスを借りて10/7に立ち上げたTensorFlow User Group(TFUG)のミートアップを開催させていただきました。 GoogleのGregさん初め、非常に豪華なスピーカーを招いて開催できました。 tfug-tokyo.connpass.com Googleブレインチームのco-founderのGregさんの参戦によりTVの取材が入るなどしました。AIってすごいんすね。（主催者が言うな） また、山口さんの発表中にはみんなでラジオ体操も行い、一体感もかなりある会となったのではと思っています！！！ ライブ配信も行いましたので、もし参加できなかった方で興味がある方は御覧ください。なんと濃密な3hだったのか。 TensorFlow User Group #1 Gregさん、山口さん、中原さんの資料は公開されているので合わせてどうぞ。 Gregさんの資料 goo.g
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
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