夏休みの自由工作：TensorFlowでじゃんけんマシンを作る | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 10 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Postesd by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 今年はまとまった夏休みが取れたので、息子といっしょに作れる自由研究のアイディアを探していました。結果、できあがったのが、TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」です。 TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」 この動画の通り、手袋に付けたセンサーを使ってグー、チョキ、パーのいずれかを判定し、それに負けない手を出すマシンです。単純なおもちゃではありますが、隠し味としてTensorFlowを使いました。TensorFlowでとても簡単な機械学習（ML）のモデルを作成し、手袋につないだ Arduino マイクロコントローラでそれを利用して手の形を読み取る仕組みです。ML を便利なツールとして使うことで、面
機械学習でロボット制御してみた（2） EV3 & TensorFlow - 広く浅いブログ
前回の 機械学習でロボット制御してみた - 広く浅い高校生のブログ は2クラス識別で色を判定していましたが今回は多クラス識別で色判定を行おうと思います。そこで今回はtensorflow を使おうと思います！ 本当便利でした。pythonのバージョンは3.5です。 方法 方法は前回とほとんど変わりません。 マインドストームでそれぞれの色、200個ずつデータを取ります。 ↓ そのデータをmacに送る ↓ Pythonで学習プログラムを動かす ↓ 学習結果をEV3のプログラムに反映させる プログラム 分類系の問題では、評価関数で交差エントロピーを使うのが普通らしいのですが、正答率があまり上がらなかったので二乗誤差を使うと正答率が97%まで上がりました。 今回使ったファイルをgithubに上げました。是非試してみてください。 GitHub - MisakiMa/exampleMachineLear
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～ - Qiita
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～機械学習システムトレードTensorFlowjiji 機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び
機械学習関連ニュース2016
piqcy @icoxfog417 言語モデルのタスクで、CNNでLSTM同等以上の精度を出したという話。畳み込んだ結果をGRUに近い機構で処理し、過去の情報が消失しないようにしている。Google Billion Wordのデータセットでは、LSTMと同等の精度を出す一方計算効率が20倍程度改善された。 twitter.com/Smerity/status… 2017-01-01 13:23:09 Smerity @Smerity Gated Convolutional Networks beat LSTM on LM (WikiText-103 & One Billion LM for single GPU), faster than CuDNN LSTM arxiv.org/abs/1612.08083 pic.twitter.com/UBplrTjEAv 2016-12-26 15
TensorFlowでディープラーニングによる『キュウリ』の仕分け | Workpiles
ディープラーニングを使ってキュウリの仕分け（選果とも言う）をしてみました。 今回試してみたのは、TensorFlowのチュートリアル『Deep MNIST for Experts』の畳み込みニューラルネットワークに少し手を加え、キュウリの仕分け作業をやらせてみるとう試みです。 キュウリをWebカメラで撮影した画像により、仕分けを行います。 キュウリの仕分けとは キュウリの仕分けとは、出荷する際に傷や病気があるものを弾いたり、形や色合い、大きさによりランク別に選別したりする作業です。 選別には、とくに統一規格があるわけではなく、各農家によって独自ルールがあったりします。 （主に、出荷先の希望、市場での値の付き方、作業効率などにより決めていると思われる） さて、うちの仕分けルールは、だいたいこんな感じになります。（実際にはもう少し細かいのですが…） 2L〜2S:良品。色艶がよく、比較的まっすぐ
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
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