機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
word2vec の各種実装の速度比較 | カメリオ開発者ブログ
word2vec_cbow はさすがに GPU を使うだけあって元になった word2vec に比べて3倍以上高速になっています。 chainer は GPU を使うとだいぶマシになりますが、それでもかなり遅いです。ただ、 improve-word2vec ブランチの実装では、 Chainer 1.5 のものと比べて速度が1.5倍程度に改善されています（ここには示していませんが、条件によっては2倍以上の性能が出ることもありました）。残念ながらまだマージされていませんが、次のバージョンにはぜひ入ってほしいですね。 まとめ この結果を見る限り、速度に関する比較だけで言えば word2vec か gensim のどちらかを使っておけば良さそうです。 word2vec_cbow は速いですが、 GPU が必要なので動かせる環境が限定されてしまいます。逆にどうしても高速化したい場合には良い選択肢だと
Apache Sparkで始めるお手軽機械学習(Word2Vec編) | NTTデータ先端技術株式会社
Apache Sparkと機械学習 当社のコラムでも既に何度か取り上げてきたが、Apache Sparkがいよいよ本格的な流行の様子を見せている。Apache Sparkは下図のようなエコシステムを持っているが、特にその中でも、Spark Streamingによるリアルタイム処理とともに、MLlibによる機械学習処理が人気を博している。日本ではHiveを用いてのバッチ処理高速化にてHadoopが広く使われるようになったが、Apache Sparkの場合は、リアルタイム処理・機械学習処理を糸口にパラダイムシフトが行われていると言っても過言ではないだろう。 （出典：Apache Spark公式サイト ） 本コラムではMLlibを用いての機械学習処理について簡単な使い方を説明するものとする。 Apache Sparkは分散メモリRDDを活用することで、特定のデータに対する繰り返し処理に向くアーキ
NI+C クラウドメンバーシップサービス SLのご利用条件について｜お客様へのご案内事項｜日本情報通信株式会社
NI+C クラウドメンバーシップサービス SLのご利用条件について NI+C クラウドメンバーシップサービス SLをご利用のお客様各位 平素は格別の御高配を賜り、誠にありがとうございます。 NI+C クラウドメンバーシップサービス SLをご利用の際は、下記ページ内の各文書に同意していただく必要がございます。 ご利用に際しましては、内容をご確認いただきますよう、よろしくお願い申し上げます。 NI+C クラウドメンバーシップサービス SL 利用規約 サービス記述書 料金規定 ※サブスクリプション契約やESA契約、CSA契約のお客様は対象外になります。 改訂履歴
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