Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai

さて、折角Deep Learningなんて使うんだったらもうちょっと面白いデータでやってみようよ！ということで、多次元データの代表たるMNIST手書き文字データ*1を使って試してみようかと思います。 で、MNISTデータなんですが真面目に取ってこようとするとえらく大変なので、前処理済みのものをKaggleからもらってきます。 もちろんKaggle側の前処理の過程で失われている情報もあるかもしれませんが、今回はそんなところまで目くじら立てても仕方ないので放っておきます。なので必然的に1次元方向に特徴量を並べただけの素性でやることになるので、例えばConvNetsみたいなことは今回は想定しません。悪しからずご了承を。 MNIST手書き文字データについて PRMLのAppendix Aでも紹介されている、非常に有名な機械学習分類器向けのサンプルデータセットです。 Description - Di

1日ちょっと前に、PFNから新しいディープラーニングフレームワーク"chainer"が公開されました[1]。触ってみた感じの特徴は、pythonのコードで完結するので、システムに組込みしやすそうで、処理の内容も読みやすい。同時に、処理の内容に興味を持たずに使うには難しいという思いでした。ベースにしてあたらしいツールを作るには最適に感じるので、これから、chainerをベースにした様々な用途のツールができるのが期待されます。 CPU用インストール ~ MNISTのトレーニング ここでは、chainerのチュートリアル[1]に書いてあるとおりにインストールと初期タスクをおこなうだけです。 インストールは、githubからソースを落としてきてpython setup.py installでも、pipで入れてもいいと思います。とりあえずここではpip pip install chainer これで

A Powerful, Flexible, and Intuitive Framework for Neural Networks Get Started Learn More

Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma

BeakerX is a collection of kernels and extensions to the Jupyter interactive computing environment. It provides JVM support, Spark cluster support, polyglot programming, interactive plots, tables, forms, publishing, and more. BeakerX supports: Groovy, Scala, Clojure, Kotlin, Java, and SQL, including many magics; Widgets for time-series plotting, tables, forms, and more (there are Python and JavaSc

はじめに こんにちは、cloudpackです。 前回に引き続き、AWS Summit Tokyo 2015の2日目の様子をお届けします！ 当日のセッション資料や動画は下記にて公開中！ http://aws.amazon.com/jp/summit2015-report/details/ [KEY-04] Day2 キーノート 登壇者 Mr. Marco Argenti(VP, AWS Mobile, Amazon Web Services, Inc.) Mr. Gene Farrell(Head of AWS Enterprise Applications, Amazon Web Services, Inc.) Mr. Eugene Kawamoto(Sr. Mgr, Business Development, Amazon Web Services, Inc.) ※資料＆動画はこちらから

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ウエアラブルデバイスの、遥か彼方へ - 世界初、自分を見るアイウエア。MEME（ミーム）とは、個人の中に存在する感情や習慣、好みなど、人間の生き方を左右する形のない情報のこと。あなたはJINS MEMEを通して、自分の内側を知ることになる。今の自分の疲れが見える。気分が見える。眠気が見える。それはまさに、最適なミームを選択し、育て、より豊かな未来をつくっていくこと。私（ME）が 出会う、もう一人の私（ME）。内なる自分を見るその眼が、外の世界を見る眼を変え、人生の景色を変えていく。ウエアラブルを超えるアイウエア、誕生。 これからは、ビッグデータよりも、ディープデータ。JINS MEMEをかけたあなたの眼やその付近からは、今まで得ることのできなかった圧倒的に高精度な身体情報（DEEP DATA）を取得することができるのです。人間の感覚器の約８割が頭部に集中し、五感の約９割は眼から感知されると

ども。アッパーフィールドです。 ChatWork Advent Calendar 10 日目、がんばります。 みなさん待ちに待った念願のアイスソードではなく、ChatWork API が先日プレビュー公開されました。まだまだ機能は不十分かもですが、今後もアップデートしていきますので楽しみにお待ちください。 僕がチャットワークに入社して少ししてから、Twitter や GitHub、PivotalTracker、その他社内システムでの通知をチャットで行うような仕組みを社内で勝手に作ったりしておりました。今回 API が公開されたことによって、その仕組を皆さんにも使っていただけるんじゃないかと思い、公開 API 用に書き換えたものを Chabot という名で公開したので、こちらの紹介をさせていただこうかと思います。 あ、Chabot は僕が個人的に作ったものです。まだまだ開発中で足りないものも