Google ColaboratoryのTPUを試してみる
TL;DR ColabのTPUを使って今すぐCNNを試してみよう。ものすごい速いぞ。 はじめに 9/26夜、Google Colaboratoryユーザーに激震が走った。 ハードウェアアクセラレータにTPUが使えるようになってる！？TPU(Tensor Processing Unit)凄さはこのニュースを見れば恐ろしいほど伝わってくる。 COOL Chips 21 - GoogleのWebサービスを支える「TPU」 https://news.mynavi.jp/article/20180424-621091/ TPU v1はIntelのHaswell CPUとNVIDIAのK80 GPUと比較すると、性能は15～30倍、電力効率は30～80倍になっているという。 NVIDIA K80は現在ColabのGPUアクセラレータとして用いられているGPUだ。もしこの15～30倍という値が本当なら、
人工知能が哲学を語るwebアプリを作ってみた - ニートの言葉
こんにちは、あんどう（@t_andou）です。 先日、某企業さんにて講演をする機会がありまして、その際に主催者の方から「以前ブログに書いていた人工知能に哲学を語らせてみた記事のものをデモとしてその場で動かせないか」と頼まれました。 そこで、勉強を兼ねてWeb上で誰でも使えるようにしましたので、作ったものと経緯を簡単にご紹介します。（いつまで公開しているかは分かりませんが。） 該当の記事 もう２年以上前の記事になりますが、これをWebで見れるようにしました。 blog.takuya-andou.com 作ったもの 戸坂潤っぽい言葉を吐く人工知能ー →止めました 使い方 右下の戸坂潤さんの画像をクリックすると人工知能が哲学っぽい言葉を生み出してくれます。それだけです。 注目の無駄機能 注目の無駄機能としてリアルタイムな同期機能を作りました。 何処かの誰かがクリックして文章を生成すると、同時に見
ここからはじめるディープラーニングの主流手法まとめ【保存版】 - HELLO CYBERNETICS
s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニングは2006年にトロント大学のHinton氏が考案したDeep Belief Networkから始まりました。このとき考案されたのが事前学習という手法で、一層ずつ層を学習させてから繋げていくことで、一気に深い構造を学習させる際に生じていた勾配消失問題を回避することに成功しました。 その後深い構造を使った機械学習が全てディープラーニングと呼ばれるようになり、今やその種類は非常に多岐に渡ります。今回はディープラーニングって言っても色々出てくるけど、どれがどれだか分からないという人のために（そして自分の中で整理するために）、ディープラーニング手法をまとめてみたいと思います。 ディープラーニングの種類のまとめ Deep Belief Network(DBN) 最初に登場したディープラーニングの手法 特徴抽出を人手でやらなくても良くなった
【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法：1から作るCNN編 - ニートの言葉
こんにちは、あんどう（@t_andou）です。 前回から、少ないデータで効率よく学習させるfinetuningの記事を翻訳していますが、今回は全3回中の第2回です。 全3回の予定 データの準備・データの水増し 1から小さな畳み込みニューラルネットワークを作ってみる（<-今回はここ） 学習済みネットワークを流用する 前回の記事はこちら andoo.hatenablog.com 前回は学習に使うデータの準備を行いました。 今回は小さな畳み込みニューラルネットワークを1から作って、前回準備したデータを学習させてみます。 小さなCNNを0から作る：40行のコードで80%の正解率 画像のクラス分類器にふさわしいツールは畳み込みニューラルネットワーク（以降CNN）です。それでは最初の一歩として、犬・猫のデータを学習させてみましょう。 今回は少ない画像で学習を進めますので、一番の懸念点は過学習でしょう。
(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
ディープラーニングで「顔が似ているAV女優を教えてくれるbot」を構築 - Qiita
概要 Facebook Messenger APIを利用して、 画像をアップロードすると、似ているAV女優を教えてくれるbotを実装しました。 システム構成 Bot応答を行うサーバは諸般の都合によりGo、画像判別はPython(顔検出はOpenCV、分類用の畳込みニューラルネットワークはTensorFlow)で作成しています。 尚、言語間のI/FはgRPCでGoからPythonにRPCを行っています。 実装 Go側 Facebook MessengerからのWebhookを受信して、bot応答を行うWorkerプロセスです。 Messenger Bot Server WebサーバにはGinを利用しています。 難しい事は特にないですが、トラフィックが増えた際、複数のユーザからのメッセージをまとめてWebhookにPOSTする事があるようなので、 エンタープライズで利用するならそのあたりを注意
20万円台の投資で深層学習(ディープラーニング)を手軽に始めるためのパーソナル・ディープラーニング・コンピュータ
20万円台の投資で深層学習(ディープラーニング)を手軽に始めるためのパーソナル・ディープラーニング・コンピュータ The Personal Deep learning Computer 2015.11.18 Updated by Ryo Shimizu on November 18, 2015, 09:23 am JST 毎日のように深層学習(ディープラーニング)の新技術が発表された今年の6月頃に比べると最近はだいぶ落ち着いてきたと思ったら、GoogleからTensorFlow、MicrosoftからはDistributed Machine Learning Tookit（DMLT）というやや煮え切らない名前のツールが相次いでリリースされました。さらにMicrosoftは、写真から人物の感情を分析するツール「Project Oxford Emotion Recognition」の提供も開始
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Chainerで画風変換&VRへの応用について | ARAYA Inc.
http://www.nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp/pdf/CNN_survey.pdf