MXNet の基礎を Perl で学んでみた part 2 - アルパカ三銃士
前回の「MXNet の基礎を Perl で学んでみた part 1」では NDArray api, Symbol api を組み合わせて計算を試した。今回は、前回使用した api も使ってデータセットをどう準備するか、ニューラルネットをどのように組み立ていくかのチュートリアルを行う。 以下のサイトを参考にしながら進めた。 medium.com データセットの定義 これから扱うデータセットは想定としてサンプル数が 1000 個あるとする。 各サンプルは 100 の特徴を持っている その特徴は float で 0 ~ 1 の範囲で表現される サンプルは 10 個のカテゴリで分けられる。与えられたサンプルを 10 個のカテゴリの中からどれか予測する サンプル数が 1000 個あるうちの 800 個を学習に用いて、残りの 200 個を検証用に利用する 学習と検証に使うバッチサイズは 10 とする
Perlで人工知能・機械学習を行うAI::MXNetの出来が凄そうだ - Perl入門ゼミ
最近知った。Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNetの出来が凄そうだ。ディープラーニングという手法を使った機械学習を行うライブラリです。 これは公式のAmazonクラウドのMZNetでも、Perlの公式ライブラリとして受け入れられたそうだ。 インターフェースはPythonのMXNetライブラリとほぼ一緒に仕上がっているみたい。C++で書かれたMXNetのPerlバインディングになっている。 Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNet(CPAN) MXNetのかなり多くの機能をPerlから利用できるようだ。Perlで人口知能プログラミングに興味がある方は、ぜひチャレンジしてみて! ライブラリがあるとPerlでも、人工知能プログラミングができるんだね。すごいね! GPUも使えるみたいよ! ## Convolutional NN for recognizing ha
CODE VS -ゲームを攻略する「最強のAI」作成-
予選期間 2019年4月15日(月) ～ 2019年5月10日(金) 決勝日 2019年5月25日(土) @ 六本木ニコファーレ
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“シン・ニホン”AI×データ時代における日本の再生と人材育成
