Deep Learning… moving beyond shallow machine learning since 2006! Theano – CPU/GPU symbolic expression compiler in python (from MILA lab at University of Montreal) Torch – provides a Matlab-like environment for state-of-the-art machine learning algorithms in lua (from Ronan Collobert, Clement Farabet and Koray Kavukcuoglu) Pylearn2 – Pylearn2 is a library designed to make machine learning research
2014年6月1日(日)、東京・渋谷マークシティにおいて、GitHubユーザグループ主催によるイベント「GitHub Kaigi」が開催されました。500人の定員に対し800人を超える参加申し込みのあったこのイベントには、日本におけるGitHub活用の第一人者たちはもちろん、米GitHub社から招いた開発者たちも登壇し、いずれ劣らぬ濃いセッションが繰り広げられました。ここではその様子を紹介します。 GitHub実践入門 ── Pull Requestによる開発の変革 トップバッターとして登壇したのは、WEB+DB PRESS plusシリーズ『GitHub実践入門 ── Pull Requestによる開発の変革』の著者である大塚弘記氏です。 『GitHub実践入門』の著者、大塚弘記氏 同氏はまず、「GitHubを利用した開発の世界を知る」「GitHubを(利用|活用)する違いを
Deep Learningに関する話題としては、アルゴリズム解説や実装例に関する記事を多く見かけますが、ビジネスモデルに関する考察は新しいなということで紹介。 Key issues まず始めにビジネスの観点から見たDeep Learningの主要な問題として3つ挙げてます。 膨大な学習データセットが必要だが、それほど出回っていない Deep Learningが有用なアプリが明らかではない 特定分野に特化するのか、プラットフォームを目指すのか、ビジネスモデルを考える上で大きく影響 Deep Learningで性能を出すためには多くの経験値が必要 これは変わっていくだろうが、どれくらいの専門能力が必要とされるかは不明で、これもビジネスモデルを考える上で影響大 一般物体認識や文字認識、音声認識などDeep Learningが高い認識精度を達成している分野もありますが、まだ誰もが気軽に使えるもので
@ymotongpoo 主催の新卒準備カレンダー 2011春 に参加させて頂くことにしました。 おまえ誰よ? ベンダー企業でコンサル/プログラマ/マネージャをやっています。Python 温泉というゆるふわ系お泊まりイベントを主催しています。 一応専門はネットワークサーバですが、難しいことはよくわかりません。プログラミングは Erlang/Python あたりが得意かもしれません。 どんな話するの? ベンダー企業の一員として新製品開発をしたり、継続して製品をアップデートしたりする仕事に従事していますので、どんなことを考えて仕事をしているのかをお話ししたいと思います。 いかにしてコードを書かないか タイトルがいきなりプログラマ全否定で期待している話と違うかも知れませんが、こんな考え方もあるんだと思って頂けると嬉しいです。 趣味でプログラムを書いてきた人は「お金をもらって」コードを書くという作業
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