TensorFlow Federated の概要
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 11
TensorFlow 2.0 のシンボリック API と命令型 API とは？
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【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、
TensorFlow LiteがGPUをサポートしたらしいのでiOSで試してみた - Qiita
TensorFlow LiteがAndroidやiOSデバイスのGPUをサポートしたようです1。 TensorFlow Lite Now Faster with Mobile GPUs (Developer Preview) バックエンドはAndroidではOpenGL ES 3.1、iOSではMetal。 This new backend leverages: OpenGL ES 3.1 Compute Shaders on Android devices Metal Compute Shaders on iOS devices iPhone 7では最大6倍の高速化が見られたようです。 By leveraging the new GPU backend in the future, inference can be sped up from ~4x on Pixel 3 and Sams
Firebase ML Kitで自作のカスタムモデルを使って料理・非料理画像を判定できるようにした - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の山下(@farmanlab)です。 Androidエンジニアとしてクックパッドアプリの開発を担当しています。 今回はGoogle I/O 2018で新しく発表されたML Kitをクックパッドのデータで学習したモデルを使って検証した話をします。 機械学習モデルの利用にあたって、研究開発部の菊田(@yohei_kikuta)の協力の元で検証を行いました。 これからお話する内容がイメージしやすいよう、 クックパッドの料理・非料理を判別するモデルを動かした実機デモをお見せします。 これは料理と判定された確率がfood、料理ではないと判定された確率がnon-foodというラベルのスコアで表示されているデモです。 (非)料理画像において(non-)foodのラベルのスコアが大きくなり正しく判別できていることが分かります。 モデルは MobileNetV2 tensorflow-gpu==1
Swift For TensorFlow がオープンソースで公開
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Machine Learning on Mobile
I attended DroidKaigi 2018 , the largest Android conference in Japan. More than 1,000 developers attended this year. The organizer gathered a variety of topics so that everyone from beginner to senior could enjoy the conference. At the conference, I spoke about machine learning. You can find my slides here: If you’ve attended a conference before, you’ll know that a mere 30 minutes is way too short
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
ゆるふわTensorflow入門ページ
既存のTensorflow入門が気に食わないので自分で動画の説明を作ろうと思い、そのための補助教材置き場です。 少し触ってみたけど良く分からない、という人向けに、エッセンスを話すのを目的とします。 このサイト以前の入門 このサイト自体は「Tensorflowを少し触ってみたが良く分からなかった」という人向けのつもりなので、 インストールした事が無い、とか、Pythonを全く知らない、という人は対象にしていません。 そこで「とりあえずこの位知っている事を前提に話をします」というような前提をここに記しておきます。 自分に不足しているな、と思う所があれば、以下を適当に参考にしてください。 これだけ知っていれば大丈夫、という自己診断 「https://github.com/karino2/tensorflow-introduction/ をgit cloneしてsourcesの中を見て」と言われて
「ゆるふわTensorflow入門」が出来た！
自分が考えるちゃんとしたTensorflowの入門を作りたい、と考えたので作ってみました。 Tensorflow入門ページ この中に練習問題として、koanが2つ入っています。 これらは既存の入門とは少し違った角度で、自分でモデルを考えて作る必要がある形になっています。 環境設定はノーヒントですが、Dockerfileは入ってるので分かる人は勝手に使って頂けたらと。 また、分かりにくい概念や全体的な構造などは動画にしました。 上記ページ内にリンクがありますが、こちらにもリンクを貼っておきます。 ゆるふわTensorflow入門 全五回 ちょっとよそでは見ない入門になっているけれど、これが一番分かりやすいと自負しております。
TensorFlow Lite による端末上の会話モデリング
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TensorFlow r1.4 のお知らせ
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Announcing Core ML support in TensorFlow Lite
On November 14th, we announced the developer preview of TensorFlow Lite, TensorFlow's lightweight solution for mobile and embedded devices. Today, in collaboration with Apple, we are happy to announce support for Core ML! With this announcement, iOS developers can leverage the strengths of Core ML for deploying TensorFlow models. In addition, TensorFlow Lite will continue to support cross-platform
Announcing TensorFlow Lite
Today, we're happy to announce the developer preview of TensorFlow Lite, TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices! TensorFlow has always run on many platforms, from racks of servers to tiny IoT devices, but as the adoption of machine learning models has grown exponentially over the last few years, so has the need to deploy them on mobile and embedded devices. TensorFlow Li
新しい TensorBoard API で機械学習の独自の可視化をビルド
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Googleの人工知能ライブラリ「TensorFlow」を始めよう（翻訳）
本記事は、TensorFlow（テンソルフロー）の本家サイト「Get Started – Getting Started With TensorFlow」 を翻訳（適宜意訳）したものです。 誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。 はじめに このガイドはあなたに、TensorFlowによるプログラミングを始めてもらうためのものです。 このガイドを利用する前に、TensorFlowをインストールしてください。このガイドを有益なものにするためには、前提条件として以下について知っておいたほうが良いでしょう。 ・Pythonを使ったプログラミング ・配列について最低限の知識 ・理想は、機械学習について何かしらの知識があればなお良い。しかし、もし機械学習について殆どあるいは全く知らないとしても、この記事は読んでおくべき最初のガイドになるはずです。 TensorFlowは複数のAPIを提供します。 最
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TensorFlow のドキュメント翻訳を行うコミュニティ活動について
Announcing TensorFlow r1.4
Google、機械学習モデルのサービスシステム「TensorFlow Serving 1.0」をリリース／機械学習ライブラリ「TensorFlow」で訓練したモデルを管理し、APIを通じて実行
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