Machine Learning on Google CloudLearn machine learning with Google Cloud. Real-world experimentation with end-to-end ML
IBM Watson - Apple Developer
IBM Watson Services for Core ML Discover new ways to build intelligence into your apps. With Watson Services for Core ML, it’s easy to build apps that access powerful Watson capabilities right from iPhone and iPad, so you can provide dynamic, intelligent insights that improve over time. And with the IBM Cloud Developer Console for Apple, you can quickly tap into Watson Services for Core ML and oth
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
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オライリーから「仕事ではじめる機械学習」という本を出しました
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」という本を出しました。技術書典2で頒布した同人誌がベースで引き続き @chezou, @tokoroten 両氏と共著です。実務者向けの内容で対象読者は情報システム開発現場のエンジニアです。 O'Reilly Japan - 仕事ではじめる機械学習 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118215/ 私は同人誌版で「ゲームの試合結果データのマイニング」の章を書きましたが、今回はより実務的な内容として効果検証について書いています。主に仮説検定と因果効果推定です。内容はChezouさんの告知を参照していただくとして、補足とバックグラウンドを紹介します。 お前だれよ インターネット広告配信システムの配信ロジックの開発をしています。2015年まではデータを集める所から分析基盤の構築を経てBIツールの導入、バッチ処理環
Machine Learning - Apple Developer
Machine Learning Create intelligent features and enable new experiences for your apps by leveraging powerful on-device machine learning. Learn how to build, train, and deploy machine learning models into your iPhone, iPad, Mac, and Apple Watch apps. Core ML Core ML delivers blazingly fast performance on Apple devices with easy integration of machine learning models into your apps. Add prebuilt mac
TensorFlow MNIST For ML Beginners チュートリアルの実施 - Qiita
はじめに 前回ではTensorFlowのチュートリアルであるMNIST For ML Beginnersの翻訳をしたので、今回は実際にTensorFlowを用いてチュートリアルの内容を実装してみました。 と言いましても、チュートリアルの中ですでにコードがぱらぱらとではありますがすべて出てきていますので、そのコードが何を意味しているのかを理解しながらの実装となります。 環境セットアップ 私自身、Python使うのが初めてですので、同じような初心者の方でも実行できるようにセットアップについても記述します。 基本的にはTensorFlowのサイトにある内容と同じです。 対象はmacとします。 Pythonのインストール まずはPython自体のインストールです。
取り急ぎpix2pixで遊んでみた(追記あり) - Qiita
概要 先日発表されたpix2pixが楽しそうだったので実際に動かしてみた。 対象を絞れば学習画像が500枚程度でもそれなりに動く。 結論：GANすごい。 はじめに pix2pixとは、ざっくりと言えば、2画像間に潜む画像変換をDNNで表現してしまおう！というものです。変換前後の画像さえ用意できれば大体どんな変換でも対応可能らしく、例えば以下のようなことが可能らしいです。 航空写真 → 地図画像 モノクロ画像 → カラー画像 線画 → カラー画像 (上記すべて逆も可能) 何やら万能っぽい雰囲気！素晴らしいことにコードが公開されている（torchだけど）！しかも自前画像でも簡単に試せそう！ ということで試してみました。 データ flickrから収集したラーメン画像(1,000枚)を使用。多少のゴミは無視で。公式のソースコードに合わせて、各画像を中心でクロップ＆リサイズしておき、学習画像と評価画
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