VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (1) - 人工知能に関する断創録
VGG16はILSVRCのコンペ用に学習されたニューラルネットなのでImageNetの1000クラスを認識できる。しかし、前の記事（2017/1/4）で実験したように「ひまわり」のようなImageNetに存在しないクラスはそのままでは認識できない。 この問題を解決するためVGG16の高い認識能力を継承しつつ、新しい独自のクラス（今回は犬か猫かの2クラス）を認識できるように少量のデータでニューラルネットの重みを再調整することをFine-tuningという*1。「少量のデータで」というところがすごく重要。もし大量データでないとダメだったらAWSの利用料で破産するのでこの記事は書けない(^^;; 今回は、Keras Blogの - Building powerful image classification models using very little dat を参考に犬と猫の2クラス認識を
Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. This free course is designed for people (and bunnies!) with some coding experience who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. Deep learning can do all kinds of amazing things. For instance, all illustra
Recognition Benchmark Images
Revised set! In the first set which went online there were some errors. Most notably one subset being included twice. Also some transposed images. Tests on the old set are invalid. Henrik Stewénius and David Nistér The set consists of N groups of 4 images each. All the images are 640x480. If you use the dataset, please refer to: D. Nistér and H. Stewénius. Scalable recognition with a vocabul
自宅ルーターとNASの廃熱で野菜を育てる - Mana Blog Next
電気代をかけない水耕栽培を真面目に考えてみた YAMAHAのルーターの上で小松菜を育ててみた SynologyのNASで豆苗を育ててみた まとめ 電気代をかけない水耕栽培を真面目に考えてみた 最近、寒すぎて買い物に行くのが億劫です。野菜はできる限り自宅の水耕栽培機で育てたものを食べています。 以前のエントリーでも紹介したIoT水耕栽培機にかかる電気代は月300円程度ですが、電気代をかけずもっと手軽に野菜を作れないか検討してみました。 はてブでコメント頂いた方の中で、「豆苗を育てるといいですよ」と頂いたアドバイスが本当に役立っています。 「最近、野菜が高いからどうにかしてよ」と夫にぼやいた結果 - Mana Blog Next 素晴らしい。豆苗とか設備がいらずに育てられるものがおすすめです！豆苗のバター炒め、美味しいですよ。2016/11/29 08:40 b.hatena.ne.jp 10
最近のgitを使った開発フローについて - その手の平は尻もつかめるさ
最近のgitを使ったWebアプリケーションのプロジェクトの開発フロー (主にブランチ運用) について記すものです． なお前提としてGitHub Enterpriseを利用しています． git-flow 大上段に構えたもののあまり特殊なことはしていなくて，基本的にgit-flowをそのまま踏襲しています． git-flowについてはしっかりした解説記事がインターネット上に数多く存在しますからそれらを参考にしていただければと思いますが，ざっくり説明すると masterブランチ，developブランチ，releaseブランチ，featureブランチ及びhotfixブランチがある masterブランチは常にリリース可能な状態になっている (すなわち現在本番で稼働しているアプリケーションのコードと等しい) developブランチは開発中の状態で，ステージング環境等に上がっている releaseブラン
Raspberry PiとテレビをHDMI接続してテレビのON/OFFを確認する - Qiita
以前にRaspberry PiとMac or Windows PCを有線で直接繋いでさくっとSSH接続するという記事を書いていて、HDMI対応ディスプレイとキーボードをセットしなくてもさくっとSSH接続してRaspberry Piで遊べることをアピールしていたのですが、今回は逆にあまり使うことのなかったRaspberry PiのHDMI端子を活用し、テレビのON/OFF(STANDBY)状況をRaspberry Piから確認してみたいと思います。 今回はHDMIのCEC(Consumer Electronics Control)という、機器間を制御するリンク機能を活用します。 SONYだとブラビアリンク、東芝だとレグザリンク、パナソニックだとビエラリンク、SHARPだとAQUOSファミリンク、などと呼ばれています。 動作環境 Raspberry Pi側 Raspberry Pi 2 Mod
数学を学ぶ動機に関するポエム - めもめも
最近ある技術書の筆者の方が書籍紹介のブログ記事の中で「俺は数学が嫌いだ」と言い放たれていて、ひどくショックを受けたので、心の傷を癒やすために、なぜ僕はこんなにも数学が気になって、数学を勉強したくなるか、頭の中を整理してみました。 ちなみに僕がどのぐらい数学が気になるかというと、もし宝くじで５兆円ぐらい手に入ったら、個人で数学の研究機関を設立して、優秀な数学者を囲い込んで、僕が興味のあることだけを研究させて、毎日、僕のためだけに講義をさせるとか、そんなことをやってみたいぐらい、数学が気になります。 なお、以下の内容は、時系列っぽく書かれていますが、実際に僕がこのような順番で数学に興味を持って理解していったわけではありません。ただ、振り返ってみると、こういった要素が折り重なって、数学に対する興味が構成されていると気づいたというような内容です。 第一段階（みんなが同じルールに従っていることを確認
機械学習モデルの予測結果を説明するための力が欲しいか...？ - クソして寝ろ
はじめに 最近はAIや機械学習などの単語がビジネスで流行っていて、世はAI時代を迎えている。QiitaやTwitterを眺めているとその影響を受けて、世の多くのエンジニアがAIの勉強を始め出しているように見受けられる。 さらに、近年では機械学習のライブラリも充実しており、誰でも機械学習を実装することができる良い時代になってきた。 その一方で、特徴選択を行い精度を向上させたり、機械学習の出した答えがどの特徴に基づいて判断されたのかを理解したりするには、モデルに対する理解やテクニックが必要となる場合も多々ある。複雑なモデルになると人間には解釈が困難で説明が難しい。近頃流行りのDeep Learning系のモデルだと頻繁に「なんかよくわからないけどうまくいきました」となっていると思う。 一般的なエンジニアとしては、この点が割と課題なんじゃないかと勝手に思っている。というか、私が課題に感じている。
ネットワークのエッジで動作する深層学習プラットフォームDeep Intelligence in-Motion（DIMo、ダイモ）v2のβ版先行提供開始のお知らせ - 株式会社Preferred Networks
ネットワークのエッジで動作する深層学習プラットフォームDeep Intelligence in-Motion（DIMo、ダイモ）v2のβ版先行提供開始のお知らせ 株式会社Preferred Networks（プリファード・ネットワークス、本社：東京都千代田区、創業者 代表取締役社長：西川 徹、以下PFN）は、ネットワークのエッジで動作する深層学習プラットフォームDeep Intelligence in-Motion（DIMo、ダイモ）v2と、そのアルゴリズムパッケージの一つであるセンサーデータに対する異常検知についてβ版の先行提供（注1）を開始しました。 DIMo v2 β版をご利用いただくにあたり、DIMoの活用提案、導入支援、実証実験支援などにつきましては、業務提携をしている株式会社Ridge-i（リッジアイ（注2）本社：東京都千代田区永田町1-11-28、CEO:柳原尚史）とも連携し
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科学英語を考える - 理学部ニュース - 東京大学 大学院理学系研究科・理学部
Harmonic Exponential Families on Manifolds
https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.jdg/1214434494)
Hilbert's theorem (differential geometry) - Wikipedia