「AI 画伯」を 100 万人に届けた開発者と Google Cloud | Google Cloud Blog
編集部注: この投稿は、開発者のさとさん（@sato_neet）へのインタビューをもとに、Google Cloud デベロッパーアドボケイトの佐藤一憲が執筆したものです。名前が似ていますが、同一人物ではありません。Google Cloud Blog には英語版が掲載されています。 さと (@sato_neet) さんが 10 年前に東京の大学を中退したとき、彼はまだ自分がアスペルガー症候群であることを知りませんでした。その後さとさんは看護学校やパン屋さんなどいくつかの道を志したものの、この障害のせいか環境や職場にうまくなじめません。そしていま彼は、全く異なる道を歩み始めました。AI への道です。 さとさんは 2 年前から AI の勉強を始めました。大学でプログラミングの基本は勉強していましたが、Python と JavaScript をより深く学び、AI で何か楽しい作品を作りコミュニティ
Deep Learning以外の手法でユニクロコンに参戦してみた (Kaggle Meetup #3)
Transcript Deep Learning以外の⼿法で ユニクロコンに参戦してみた @mamas16k Kaggle Tokyo Meetup #3 Outline 0.はじめに 1.ユニクロコンペとは？ 2.結果 3.⼿法 4.上位の⼈の⼿法まとめ 0.はじめに • Twitter ID: mamas16k • 物理系の学部2年⽣ • 機械学習暦・プログラミング暦共に1年ぐらいの初⼼者 • データ分析系の企業でインターンしてました • ユニクロコンは初の機械学習コンペ 今回のKaggle Meetupの初⼼者枠なので、あまり真に受けずにた くさんマサカリを投げてくれると有り難いです＞＜ 1.ユニクロコンペとは？ • Kaggleではなく、オプトDSLで2017年4⽉ ~ 7⽉に開催 • スポンサー：Fast Retailing (ユニクロの親会社) • 服、靴下、ベルト等の画像を2
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
DeepLearning4J + Scalaで機械学習
DL4Jをバリバリ使ってる人は日本にあまり居ない？ような気がしてきたので、1か月弱くらい色々使ってみた感触などを述べてみる。 DeepLearning4Jってなんだ 公式サイトとかGitHub見てくれ。以下DL4Jと記載。 何が出来るんだ 最近の機械学習系の大体の事は出来るような気がする。RNN（LSTM. GRUは実装中）、Word2Vec、FeedFoward、CNN、RBM（Deep Belief Nets）、AutoEncorderなど。 他のライブラリと何が違うんだ 型付き言語（JVM言語）で組める。他の機械学習ライブラリはC++とか特にPythonが多い。C++は単純に書くのがしんどい。Pythonも悪くは無いのだけど、私にとってはもはやScalaの方が使いやすい（使い慣れてる）のでできればScalaで組みたい。あと、コンパイルされる言語なので数値計算以外の部分はJVMの方がP
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