Unity ML-Agents Toolkit v0.7 ― クロスプラットフォームな推論の実現に向けた飛躍 | Unity Blog
本日（3 月 1 日）、Unity ML-Agents Toolkit にメジャーなアップグレードが行われ、クロスプラットフォームな推論を可能にする新しいライブラリ「Unity Inference Engine」が使用される形になりました。このアップグレードによってデベロッパーは、Unity ML-Agents Toolkit の生成するニューラルネットワークモデルを、Unity が対応するすべてのプラットフォームで実行できるようになりました。本記事ではこの Unity Inference Engine の紹介と、ML-Agents Toolkit ワークフローに加えられる変更についての説明をお伝えします。また、What Up Games 開発の『Jelly Bowl』において、ML-Agents Toolkit を使用してトレーニングしたキャラクターの挙動を Xbox プラットフォームに
マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに
マイクロソフトは、Windows 10に機械学習専用のAPI「Windows ML」を搭載すると、3月7日に米国で開催したイベント「Windows Developer Day 2018 March」において明らかにしました。 Windows MLには大きく分けて2つの側面があります。1つは、あらかじめ学習済みのモデルをONNX形式として読み込んでWindows 10上で実行するという、Windowsマシン上での機械学習実行環境の提供です。クラウドに依存することなく、学習済みモデルをローカルで実行できます。 「ONNX形式」とは、マイクロソフト、Facebook、Amazon Web Servicesが協力して策定している学習済みモデルの共通フォーマット。またWindows MLが提供するツールを用いてCaffeやCNTKの学習済みモデルの読み込みもサポートするとのこと。 そして2つ目は、そ
Sparkで機械学習： 回帰モデルで値を予測する - Namiking.net
サンプルデータ： 身体情報から結婚時期を予測する CSV形式のダウンロード データの傾向 ただ無差別にデータを作っても、予測が合ってるかどうかの判断がつかないため、 以下の様な事実無根な法則で値をでっちあげてみた。 B型は早婚 O型は晩婚 AB型はとても早婚 女性は早婚 肥満とモヤシは晩婚 男性の高身長はとても晩婚 コーディング前の準備 Apache Zeppelinのインストール Spark(ScalaやPython)の記述やその他細かいシェルスクリプトなどの操作をWeb上でインタラクティブに行えるノートブック系OSS1。この記事では、Sparkの操作は基本的にこのソフトを用いてコーディングを行っている。Sparkも一緒に含まれているので、これをローカルにインストールするだけで概ね動くはず。 Apache Zeppelin (incubating) https://zeppelin.in
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