ディープラーニングをやる人向け『仕事ではじめる機械学習』のオススメと注意点 - bonotakeの日記
はじめに 明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします。 たまたま昨年末に、Facebookの謎な対応により始めてしまったはてなブログ、「次書くかどうかわからない」とは書きましたが、次も書いてみることにしました。 なぜそう思ったか、理由は2つあります。1つは、日頃はTwitterかFacebookばっかりやっている自分ですが、そっちだとどうしても書いたものが流れてしまって、あとから自分で見返したくても見返せないこと（特にFacebook。TwitterはTwilog使ってるのでまだマシ）。 もう1つは、とある本について、どこかに書き留めておきたいなぁ、と思ったこと。 その本の名前は、『仕事ではじめる機械学習』です。 仕事ではじめる機械学習 作者: 有賀康顕,中山心太,西林孝出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー）こ
「ディープラーニングとは何か？」を初心者でも分かりやすく実例を含めて解説するムービー「Introduction to Deep Learning: What Is Deep Learning？」
画像認識、言語翻訳、人工知能などの分野で活用されている「ディープラーニング」について簡単に解説するムービー「Introduction to Deep Learning: What Is Deep Learning？」をMATLABがYouTubeで公開しています。ムービーではディープラーニングのはじまりや具体的な実用例が挙げられており、まったくの初心者でもなんとなくディープラーニング技術についてイメージできるような内容になっています。 Introduction to Deep Learning: What Is Deep Learning? - YouTube 「近年、大きな注目を集めているディープラーニングとは何でしょうか？」と話す、MathWorksのシャマル・パテル氏。ディープラーニングが注目されるのには、それなりの理由があるとのこと。 パテル氏は、「ディープラーニングとは何か？」「
【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます。（版権上の問題でPDFの形では配布できない＆してないそうです） この本は、ここ数年のディープラーニングの進歩のうち研究者の間ではメジャーとなっているであろうテーマはすべて書いてある、ともいえる内容の広さがありつつ、それぞれのテーマについて理論的背景と具体的
ゲームアプリの「ドット絵」をディープラーニングで自動生成する - Qiita
Super Quest DCGAN Deep Convolutional Generative Adversarial Networks ディープラーニングで画像（等）を自動生成する技術 データセットを学習して、データセットにありそうな画像を生成する 例 アイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ アイドルの顔画像を大量に集めて学習 → アイドルっぽい顔を自動生成 顔イラストの生成 Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita 顔イラストを集めてきて学習 → 顔イラストを自動生成 DCGAN-tensorflow TensorFlowを用いた実装 READMEに書いてある通りに実行すれば簡単に試せる 試してみた DCGAN-tensorflowで自動画像生成をお手軽に試す - Qiita 付属のサンプルを実行 セレブ顔のデー
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件｜加藤貞顕
１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講
深層学習用PCを個人で自作するための部品選定ガイド(Amazon・実店舗) - roombaの日記
概要 趣味でディープラーニングを行うために自作PCを組んでみました。 自作のメリットとしては、 組み合わせの自由度が高く、ディープラーニング向けの構成を実現できる 必要十分な構成が可能なため、無駄がなく安い 部品の選定を通してハードウェアに関する知識が深まる 組み立てが楽しい などが挙げられます。 しかしながら、CPUやマザーボード、メモリ等の部品には様々な規格があり、部品の選定には正しい知識が必要です。それを共有するのがこの記事の目的です。 購入にあたっては、Amazonで調べたほか、秋葉原の複数の実店舗*1やそれらのオンラインストアを調査しました。 多くの場合Amazonが安いということが分かりましたが、一部は実店舗やオンラインストアの方が廉価でした。本記事ではすべての部品の購入先と購入価格も記します*2。目安にしてください。 結果として、最新のGPUであるGTX 1080 Ti（10
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
ディープラーニングを用いたエロ画像の収集と自動化 - Qiita
はじめに エロ画像は最高です。 エロ画像さえあれば、誰でも自由にエッチなことができます。たとえ彼女がいないブサメンであっても、一人で性的に興奮することができます。そこに確かな満足を覚えて、幸せに浸ることができます。どんな嗜好も思いのままです。 故に我々人類にとって、エロ画像を集めることは、フンコロガシが糞を転がすのと同じように、種としての習性と称しても過言ではない行いなのではないかと思います。 しかしながら、我々は霊長類の長たる生き物です。かれこれ数万年に渡って同じように糞を転がし続けているフンコロガシと同じではいけません。より効率的に、より意欲的にエロ画像を収集してこその人類です。 ただ、そうは言ってもエロ画像の収集は非常に大変です。様々なサイトを巡り、十分に吟味した上で、フィッティングのあった品々を、確たるスキームに合わせて収集、構造化してゆく必要があるのです。日によって必要な一枚が異
ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
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