予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
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各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた（随時追加） – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
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GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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