ivy が面白い
ivyとはなにか 機械学習の統一を目指すフレームワークです。現在、JAX, TensorFlow, PyTorch, Numpy をサポートしています。JAXはNumpy互換なので、実質的に Tensorflow&Pytorch の共通APIのフレームワーク(かなり乱暴なまとめ方)です。 研究のペーパーでよく見るのはPytorchですが、産業ではTensorflowがよく使われるようです。 下の表にもありますが、開発者の設計思想を読むと「書き換えの手間」が想像以上に労力を必要とする文面が多く見受けられます。 余談で手元にTensorflowとPytorchの本が2冊あるのですが、実装に互換性があればそういう悩みが減って深層学習の学習が身近になるかもしれないですね。 特に初学者は「最初にどの山に登るのがいいのか」で迷うと思うので。 ivy登場以前から、学習済みモデルを異なるプラットフォームで
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
M1搭載Macの環境を汚さずにDeep Learningしたい！（Docker, PyTorch, TensorFlow, VSCode, Jupyter） - Qiita
DockerでDeep Learningしたいが、、、 せっかく新しく買ったM1搭載Macなのだから、環境はできるだけ汚さずに開発したいなぁ、という方は少なくないと思われます。 環境をクリーンに保つ方法の一つがDockerですけれども、 Deep Learningに必要なPyTorchとTensorFlowを両方利用できるいいarm64用Dockerイメージが見つからなかったので、なければ作れということで、作ってみました。 （PyTorchのビルドは何の苦労もなくできましたが、TensorFlowのビルドが辛いこと辛いこと、、、ビルドを開始して数時間経過後にエラーやらOut of Memoryやらが発生してその原因を特定してという苦行を何回繰り返したことか・・・） 現状、PyTorch 1.6/1.12とTensorFlow 2.3/2.9が使えます。（2022/08/03現在） 動作確認
Pure Rustな近似最近傍探索ライブラリhoraを用いた画像検索を実装する - Stimulator
- はじめに - 本記事は、近似最近傍探索（ANN: Approximate Nearest Neighbor）による画像検索をRustを用いて実装した際のメモである。 画像からの特徴量抽出にTensorFlow Rust bindings、ANNのインデックス管理にRustライブラリであるhoraを利用した。 RustとANNの現状および、実装について触れる。 - はじめに - - RustとANN - - pretrainモデルによる特徴量化 - - 画像特徴のインデックスと検索 - - 検索結果 - - おわりに - - RustとANN - Rustの機械学習関連クレート、事例をまとめたリポジトリがある。 github.com この中でも、ANN関連のクレートは充実している。利用する場合は以下のようなクレートが候補になる。 * Enet4/faiss-rs * lerouxrgd/
Gmail、なりすまし対策で送信元アイコンに企業ロゴ表示を可能に
米Googleは7月12日（現地時間）、Gmailの受信箱に表示する送信者のアイコンとして、企業ロゴを表示できるようにしたと発表した。BIMI（Brand Indicators for Message Identification）を採用した企業の認証済みのロゴのみが表示されるので、なりすまし対策になる。 BIMI採用のロゴは、Gmail内で表示されるアカウントの頭文字やGoogleアカウントのプロフィール画像に代わって表示される。 BIMIは、メールの送信ドメイン認証技術、「DMARC」に基づく業界標準。Googleの他、Verizon MediaやTwilio、Fastmailなどが取り組みに参加している。 DMARCなどのセキュリティプロトコルはデジタル証明書と暗号化によるため、検証済みのロゴは実際の企業のメールドメインにしか表示されず、なりすましメールで真似することはできないことに
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
Googleが誇る自然言語処理モデル「BERT」のAIを簡単に作れるWebアプリを作ってみた - Qiita
#AIメーカー でGoogleが誇る自然言語処理モデル「BERT」のAIをweb上で誰でも気軽に作れるようにしました🎉 ①AIに学習させるテキストのラベルを設定 ②学習データはツイッターから自動で収集 ③AIがデータから学習 の３ステップで簡単！ みんなもAIを作って遊んでみてね！🙌https://t.co/Vnf0QITH1v pic.twitter.com/mUbImOff6j — 2z / AI MAKER (@2zn01) December 27, 2020 こんにちは。 趣味でWebサービスの個人開発をしている、2z（Twitter： @2zn01 ）と申します。 ノーコードで誰でも簡単にAIを作れる「AIメーカー」というサービスを運営しています。 AIメーカー https://aimaker.io/ 今回作ったもの 今回は「AIメーカー」でGoogleが誇る自然言語処理モデ
サイドチャネル攻撃への対策
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Spectre の影響を受けないウェブを作るための概念実証について
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
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
絶対にRosetta 2を入れてはいけないM1 Mac開発環境構築 2021-2-1版
Rosetta 2とは Rosetta 2は従来のインテル用のアプリをApple Silicon Mac上で自動的に変換して実行できるようにする技術です。Rosetta 2は最初からMacにインストールされている訳ではなくて、 インテルアプリを実行しようとしてRosetta 2が必要になった時点でインストールを求められます。今回はこのインストールを徹底的に拒否して検証を進めます。 Macの設定あれこれ いきなり話が脱線しますがMackbookを買って最初にやった設定をメモ書きします。 クリックとドラッグの設定 タップでクリックやドラッグがしたい人向けです。特にタップでドラッグは長めのドラッグに便利なので重宝します。以下の記事が参考になりました。 Caps LockをControlキーに変更 Aキーの横はControlじゃないと落ち着かな人向けです。JIS配列の方はそのままAの横がContr
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
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】 - Qiita
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】RaspberryPiTensorflowLitexnnpack 1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ４上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動かしてみて、その動作速度をまとめました。 当時のTensorFlowはバージョン2.2でしたが、現在は 2.4(rc4) へと進んでいます。進化が極めて速いDeepLearningの世界において、この半年間でTensorFlow Liteはどう変化したでしょうか。もし「手持ちのアプリは何も変えてないのに、TensorFlow Liteを新しくするだけでめっちゃ速く動くようになったぜ」というのだと嬉しいですよね。 本記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環
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
TOPICS 発行年月日 2020年11月 PRINT LENGTH 832 ISBN 978-4-87311-928-1 原書 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition FORMAT PDF EPUB 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
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
TensorFlow で機械学習ゼロからヒーローへ
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Introduction to ML Pipelines
GitHub - mrdbourke/tensorflow-deep-learning: All course materials for the Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow course.
GPU Benchmarks for Deep Learning | Lambda
