NECデータ活用基盤
NECデータ活用基盤とは、組織の枠を超えて多様なデータの収集・整理・加工・分析ロジックの実行を統合し、 データから価値創出を加速するプラットフォームおよびサービスです。 お客様の課題解決には、データの活用が不可欠になってきています。組織全体のデータを活用していくことで、 さまざまな課題解決のユースケースを実現します。その結果、データドリブンな判断、生産性の向上、 新しい価値のスピーディな提供が可能になります。 <データ活用で実現するユースケースと提供価値>
GPUでディープラーニングやるならAWSよりFloydHub - Qiita
UdacityのDeep Learning Nanodegree Foundation のコースでFloydHubという便利なサービスが紹介されていました。ディープラーニングのHerokuだそうです。 GPUが使えるプランも月額14ドルからなので、手軽にGPUでディープラーニングを始めることができます。 TensorFlowとKerasがデフォルトですが、他にもPyTorchやChainerなどメジャーなフレームワークはだいたい使えるようになっています。 2017/10/18 追記 この記事を書いた直後に、KaggleのKernelについての記事が投稿されています。Kaggleのデータセットに限って言えば、Kernelを使う方が簡単そうです。 パワーアップしたKernelでKaggleに飛び込もう - Qiita FloydHubのいいところ 起動が簡単 floyd-cliというコマンドラ
深層学習用PCを個人で自作するための部品選定ガイド(Amazon・実店舗) - roombaの日記
概要 趣味でディープラーニングを行うために自作PCを組んでみました。 自作のメリットとしては、 組み合わせの自由度が高く、ディープラーニング向けの構成を実現できる 必要十分な構成が可能なため、無駄がなく安い 部品の選定を通してハードウェアに関する知識が深まる 組み立てが楽しい などが挙げられます。 しかしながら、CPUやマザーボード、メモリ等の部品には様々な規格があり、部品の選定には正しい知識が必要です。それを共有するのがこの記事の目的です。 購入にあたっては、Amazonで調べたほか、秋葉原の複数の実店舗*1やそれらのオンラインストアを調査しました。 多くの場合Amazonが安いということが分かりましたが、一部は実店舗やオンラインストアの方が廉価でした。本記事ではすべての部品の購入先と購入価格も記します*2。目安にしてください。 結果として、最新のGPUであるGTX 1080 Ti（10
知性とは何か AlphaGoの初戦で感じたこと
知性とは何か AlphaGoの初戦で感じたこと Daisy, Daisy! Planted one day... AlphaGo sings a requiem for humanity 2016.03.10 Updated by Ryo Shimizu on March 10, 2016, 07:38 am JST AlphaGoが人類最強の棋士と目されるイ・セドル9段を初戦で下しました。 このことは、囲碁関係者に大きな衝撃を与えています。 反対にAI関係者にとっては、残念ながら想像通りの結果になったと言えます。 AI関係者は、Googleがあそこまで断言するということは当然勝算あってのことだと考える人が多かったように思えます。仮に今回負け越したとしても、善戦すれば、数ヶ月のうちにさらに棋力を増し、いずれは打ち負かすだろうというのが大方の予想でした。 AlphaGoが一度でも人類のトップ
低火力ディープラーニングのための環境(自作ハード編) - studylog/北の雲
昨日こんなプレスリリースが話題になっていました。 www.sakura.ad.jp 高火力ですって。強そう。 ちょっと前にはこんなのも話題に。 ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築｜ニュース｜広報情報｜株式会社ドワンゴ 現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成 凄い。強そう。 こういう記事を読んだ後に自分の足下で動いている機械をまじまじと眺めてみると、あまりの低火力に恥ずかしさすら覚えます。ワットチェッカーで測ってみると500Wにも満たないそうで、安物電子レンジレベル。まさに低火力。 低火力ディープラーニングのための自作ハード 企業や研究室にTitan4枚指し環境が整っているような人にとってはおもちゃみたいな環境かもしれませんが、私が使っている環境を晒しつつ、個人の趣味レベルで(プチ)ディープラーニ
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - Qiita
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換）Python画像処理機械学習DeepLearningTensorFlow 「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-g
DeepLearningを使った実装を纏めてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は全然です。 Deep Learning 一言で言うとただの深層学習ですが、 作り手や用途によって構造が全然違います。 今回は逆引き辞典よろしく、Deep Learningの実装のリンク集を作ってみました。 今回はライブラリは問わず、掲載します。 Caffe、Theano（Lasagne）、Torch7、Chainerなんでもござれです。 後日、追記するかも・・・ Neural Network（Full Connected） Auto Encoder Auto Encoder Denoising AutoEncoder Convolutional AutoEncoder Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN Recurren
深層学習の判別精度を向上させるコツとActive Learning
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング・深層学習）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。 前回までは、下記のように解説してきました。ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Net（CNN）の基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介し、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説。そして、リクルートグループにおける画像解析の事例を紹介し、ビジネスへの活用に当たり、CNNだけでは乗り超えられない壁を乗り越えるまでの試行錯誤の過程を解説しました。 第1回「ニューラルネットワー
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
Chainerメモ11 GPUで速度が出ない時 - studylog/北の雲
GPUなのに学習速度があまり速くならない、あるいはCPUより遅い時ってありませんか？ そういうとき自分はまず「nvidia-smi -l 1」でGPUの使用率を見て100%に近い値を維持できているかどうかチェックします。NVIDIA System Management Interfaceというものらしいです*1-lオプションに数値を指定するとn秒間隔でループしてその時のGPUの状態を出力してくれます。よく見る項目はGPU使用率、メモリ使用量、温度あたりでしょうか。 この使用率が低ければ低いほど効率的にGPU計算できていないことになります。計算以前のところがボトルネックになっている可能性が高い。 list → numpy or cupyへの変換速度で差が出る pythonのリストをchainerで使えるようにnumpy or cupyに変換する時の速度が両者でだいぶ異なるようです。後者の方が
Deep Learning ライブラリ&フレームワークをリストアップしてみた ～インストール・環境構築方法 と 使い方 解説ウェブサイトまとめ - Qiita
git clone https://github.com/deeplearning4j/nd4j.git cd nd4j mvn clean install -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true （ クイック・スタート） OpenGroove 「deeplearning4j (DL4j)について書く」 deeplearning4jとは。以下ミニノート。 スタートアップのSkymind社による、Java deep-learningライブラリ。 Skymind社が商用サポートするが、オープンソースプロジェクトでもある。※ RedHat/Linux的な関係 out-of-the-boxでスタート可能、かつ一般的なCUPで動作する。 研究用ではなく、一般的なビジネス使用を視野に入れている。 neural networksに特化したDSL。 Scala, Clo
［6］国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か
2015年現在、世間は第3次人工知能ブームの真っ只中にある。人工知能やその応用に関する記事がWebだけでなく一般紙にも連日のように取り上げられ、人工知能の発展がもたらす社会的変化や未来に関する懸念についても盛んに議論されている。 そこで中心的な役割を果たしているのが、機械学習であり、特に深層学習（ディープラーニング）に注目が集まっている。深層学習は大規模かつ複雑なニューラルネットワークモデルを効率的に構築するための一連の手法であり、その威力は様々な機械学習の応用分野に広がっている。 本稿では、Preferred Networks／Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要と、Chainerを使ったディープラーニングの構築手法を説明する。 ニューラルネットワークの逆襲 ニューラルネットワークは第1次人工知能ブームか
深層学習-近代科学社
電気羊の夢を見させるための第一歩！ 深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。 電子書籍¥3,500 小売希望価格（税別） Kindle 楽天kobo Apple Books 紀伊國屋書店 Googl
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人間の脳のメカニズムを、わたしは知りたくてたまらない。──福島邦彦｜WIRED.jp
AI（人工知能）でほぼ的確に患者の余命を予測することに成功（米研究） : カラパイア
Google DeepMind founder Demis Hassabis: Three truths about AI - TechRepublic
NVIDIA、Maxwellベースで7TFLOPSを実現する機械学習向け「Tesla M40」 ～Low Profileの1スロットの「Tesla M4」も
Engadget | Technology News & Reviews
ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD
Deep Learningの基礎と応用
