1行でディープラーニングできなかった(theanoとH2O)。 - xiangze's sparse blog
pip install theano import urllib2 exec(urllib2.urlopen("https://gist.githubusercontent.com/xiangze/90c2a215b46dad907329/raw/onelineardA.py").read()) data(MNIST)のダウンロードではまったら頑張りましょう。 元ネタ(H2O) BOD Rで一行でディープラーニング http://0xdata.com/blog/2014/03/h2o-architecture/ theanoがGPGPUを用いた計算の高速化を標榜しているのに対して、 H2Oでは並列化、分散Key-Valueストア,GCの最適化など巨大なデータの扱いを高速で行えるようにしたところに特色があるようです。 本体はJavaで書かれていてh2o.init()で専用のVMが起動します。
Streaming Data | H2O World Training
Note that the first row in the training data set is a header row specifying the column names. The response column (i.e. the "y" column) we want to make predictions for is Label. It's a binary column, so we want to build a classification model. The response column is categorical, and contains two levels, 'cat' and 'dog'. Note that the ratio of dogs to cats is 3:1. The remaining columns are all inpu
H2O World Training
Full day of immersive training with H2O.What is H2O? It is the only alternative to combine the power of highly advanced algorithms, the freedom of open source, and the capacity of truly scalable in-memory processing for big data on one OR many nodes. Combined, these capabilities make it faster, easier, and more cost-effective to harness big data to maximum benefit for the business. Data collection
H2OのRパッケージ{h2o}でお手軽にDeep Learningを実践してみる(1)：まずは決定境界を描く - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
我らが自称ゆるふわ*1ガチ勢代表@motivic_氏がこんな記事をupしてました。 ということで、こんなに簡単にDeep LearningをR上で試せるんだったらついでに僕もやってみようと思ったのでした。ただし同じirisでやるのも芸がないので*2、そこはちょっと変えてみましたよーということで。 そうそう、Deep Learningの原理については@0kayuさんのまとめがめちゃくちゃ参考になると思うので、是非是非ご参照ください。 実装ディープラーニング 今回はまだ初歩の初歩しか触りませんが、それでもチューニングのところなどにこのスライドにも出てくるような様々な原理的側面がかかわってきます。 そもそもH2Oって何だっけ 0xdata - H2O h2o/R at master · 0xdata/h2o · GitHub 元々H2Oはin-memoryプラットフォームとしてHadoop上や最
H2O Deep Learning at Next.ML
Scalable Data Science and Deep Learning with H2O In this session, we introduce the H2O data science platform. We will explain its scalable in-memory architecture and design principles and focus on the implementation of distributed deep learning in H2O. Advanced features such as adaptive learning rates, various forms of regularization, automatic data transformations, checkpointing, grid-search, cro
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https://github.com/h2oai/h2o-2/blob/master/smalldata/mnist/train.csv.gz
Deep Learning | H2O World Training
https://github.com/h2oai/sparkling-water/tree/master/examples
H2Oでdeep learningのやり方 日本語版 : 研究開発
H2O 3.0
How is 0xdata's H2O different from Apache Mahout?
Cloudera | ハイブリッドデータカンパニー
H2O.ai Documentation
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