パラメータ数の計算まとめ NN , CNN , Embedding , SimpleRNN, LSTM, GRU CNN, NN(Dense) model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPoolin
![[図解]ディープラーニングのパラメーター数ってどうやって数えるんだっけという人へ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cf301be6cca304f7ed2f2fa376a2a832507be237/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQaG9lYm9vb28mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTliMjZmYzAzZWI0ZTc0ZTA3MmEzM2FmMTg3ZTAwOTBk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5d4031ad026b272f946f72acf32e2e19)
理数系ネタ、パソコン、フランス語の話が中心。 量子テレポーテーションや超弦理論の理解を目指して勉強を続けています！ 「ディープラーニングと物理学 原理がわかる、応用ができる：田中章詞、富谷昭夫、橋本幸士」（Kindle版）（参考書籍） 内容紹介： 人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。物理は機械学習に役立つ!機械学習は物理に役立つ! 2019年6月22日刊行、286ページ。 著者について： 田中章詞： 研究者情報、arXiv.org論文 博士(理学)。2014年大阪大学大学院理学研究科物理学専攻博士後期課程修了。現在、理化学研究所特別研究員(革新知能統合研究センター/数理創造プログラム) 富谷昭夫： ホームページ、Twitter: @TomiyaAkio、arXiv.org論文 博士(理学)。2014年大
現在、野生のアフリカゾウは個体数が減少し、IUCN（国際自然保護連合）レッドリストでは絶滅危惧種の危急種に指定されている。 種を救うためには、正確な個体数や生息場所の監視が必要だ。このほど英バース大学の研究者らは、本来人間が行うモニタリング法よりも容易にできる衛星カメラとディープラーニングを組み合わせた監視方法に初めて成功したことを発表した。『C Net』などが伝えている。
マサチューセッツ工科大学(MIT)のコンピュータサイエンス・人工知能研究所(CSAIL)とカタール・コンピューティング・リサーチ研究所(QCRI)の研究者が、高解像度の衝突リスクをディープラーニングで予想するモデルを開発しました。このモデルは、過去の自己データや道路地図、衛星画像などから、交通事故が起こるリスクの高いエリアを特定し、将来の事故を予測するリスクマップを作成することができます。 Inferring High-Resolution Traffic Accident Risk Maps Based on Satellite Imagery and GPS Trajectories - He_Inferring_High-Resolution_Traffic_Accident_Risk_Maps_Based_on_Satellite_Imagery_ICCV_2021_paper.p
RUTILEA（ルティリア） は、AI／ディープラーニングを用いた「ピッキング自動化ソフトウェア」を開発し、オープンソースとして公開した。 同社は、オープンソースを活用し、センシング、ロボティクスにおいて優れた製品を企画販売することを目的とした京都大学発のベンチャー企業。今回、同社のAI／ディープラーニングによりファクトリーオートメ—ションを実現するための汎用ソフトウェア 「SDTest」、DOBOT Magicianなどの協働ロボットアーム、照明などを組み合わせることによって、ばら積み状態からのピッキング、撮影、外観検査の自動化を可能にした。 従来、ばら積みピッキングは高精度な3次元カメラが必要だったが、市販のカメラと距離センサーのみで自動ピッキングができる。 2020年1月に開催されたオートモーティブワールドでは、複雑な3次元構造をしたダイカスト製品のピッキング、撮影、外観検査までの実
G検定（JDLA ディープラーニング ジェネラリスト検定）。 勉強してみると分かるのですが、色々不思議な用語が出てきて結構面白いです。 今回はその中でも特に謎の多い「バーニーおじさんのルール」について色々調べてみました。 結果、バーニーおじさんの正体は、米スタンフォード大学の教授「Bernard Widrow」さんでした。 また本人に対して、なぜ「おじさん」なのか？メールで確認中。 記事を書いた人 大手IT企業でデータサイエンスを活用した分析業務に携わっています。 元営業という経歴を活かしながら、金融・製造・流通業のお客様を中心にAI活用コンサルや定着支援・人材育成の支援をしたり、講演や執筆活動など幅広く活動しています。
MicrosoftとIntel、ディープラーニングでマルウェアを分類する研究成果を発表：マルウェアバイナリを画像に変換 転移学習を利用 Microsoftの脅威保護インテリジェンスチームとIntel Labsの研究者が、ディープラーニングをマルウェア分類に応用する新しい方法を共同で研究し、成果を挙げた。 Microsoftは2020年5月8日（米国時間）、同社の脅威保護インテリジェンスチームとIntel Labsの研究者が、ディープラーニングをマルウェア分類に応用する新しい方法を共同で研究し、成果を挙げたことを明らかにした。 両社の研究者は、特に次の研究を進めてきた。 コンピュータビジョンにおけるディープラーニングの成果を静的マルウェア分類に活用 ディープラーニング手法をモデルサイズに関して最適化し、プラットフォームのハードウェア機能を活用して、ディープラーニングによるマルウェア検出アプロ
世界で唯一(※１)、ディープラーニング(※)２を用いたAIで未知のサイバー攻撃を予測し防御する「Deep Instinct」販売開始のお知らせ
世界で唯一(※１)、ディープラーニング(※)２を用いたAIで未知のサイバー攻撃を予測し防御する「Deep Instinct」販売開始のお知らせ数億のマルウェアを自ら学習することで、未知の脅威も高い精度で防御し、業務負荷を増やさずセキュリティを強化。 サイバネットシステム株式会社（本社：東京都、代表取締役 社長執行役員：安江 令子、以下「サイバネット」）は、Deep Instinct Ltd.（ディープインスティンクトリミテッド、本社：米国ニューヨーク州、以下「Deep Instinct社」）の日本法人であるディープインスティンクト株式会社（本社：東京都、カントリーマネージャー 並木 俊宗）と日本における販売代理店契約を締結し、Deep Instinct社が開発・販売するディープラーニングによるサイバーセキュリティ「Deep Instinct（ディープインスティンクト、以下「Deep Ins
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
沼田 哲史 on Twitter: "秀和システムの「GANディープラーニング実装ハンドブック」という本でPyTorchによるGAN実装の勉強をしていて、損失がモデルに伝播される仕組みがどうしても分からなかったので、torchのソースコードを追いかけてイラスト化した。… https://t.co/VyYMmUFwtx"
秀和システムの「GANディープラーニング実装ハンドブック」という本でPyTorchによるGAN実装の勉強をしていて、損失がモデルに伝播される仕組みがどうしても分からなかったので、torchのソースコードを追いかけてイラスト化した。… https://t.co/VyYMmUFwtx
ディープラーニングとは、人工知能技術の中の機械学習技術の一つです。人間の手を使わず、コンピューターが自動的に大量のデータの中から希望する特徴を発見する技術を指します。 この記事では、ディープラーニングの意味や活用方法、導入方法などについてわかりやすく解説します。ディープラーニングを利用してより業務を改善したい場合の参考にしてください。 ソニーのNeural Network Consoleなら、ドラッグ＆ドロップで簡単にディープラーニングを用いた高度なAI開発が実現できます。 ディープラーニングの開発基盤をお探しの方は、無料体験もございますのでお気軽にお試しください。 ディープラーニングとは ディープラーニングとは、コンピューターが自動で大量のデータを解析して、データの特徴を抽出する技術です。深層学習、またはDLと呼ばれることもあります。人工知能技術の中には機械学習が含まれており、ディープラ
人工知能（AI）というと、まっ先にディープラーニングが連想されます。実際、多くの領域において、ディープラーニングの研究開発、実証実験、社会実装が進んでいます。 しかし、AIの実態としては、第三次AIブーム以前のルールベースや探索アルゴリズム、またディープラーニング以外の機械学習によるデータ分析手法やツールなども、広く使用されています。 株式会社角川アスキー総合研究所が2020年3月に発売した新刊『AI白書2020』（編：独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会）では、AI技術を次のように分類しています。 ディープラーニングとは、脳の神経回路の働き（ニューロン）をモデル化したもので、画像や音声を入力し、正解となる出力との差を小さくすることを繰り返して判断の精度を高めていく仕組みです。従来の機械学習では、分類や予測などの機能を実行するために必要な特徴を人間が与えていたのに対し、ディープ
人間の視覚神経を参考に作られた「ネオコグニトロン」 ニューラルネットワークの研究が進む中で、ディープラーニングよりも先に「ネオコグニトロン」と呼ばれる人間の視覚神経を参考にした多層ニューラルネットワークが日本の研究者である福島邦彦氏によって考案されました。 ネオコグニトロンは、ニューラルネットワークの階層ごとに、それぞれ「特徴を抽出する層」や「曖昧さや誤差を吸収する層」などの役割で分かれており、これにより手書き文字認識などに高い性能を発揮します。 この発想は手書き文字認識以外にも画像認識の分野に役立ちます。 たとえば、ディープラーニングにおける「畳み込みニューラルネットワーク」（CNN:Convolutional Neural Network）は、このネオコグニトロンのアイデアを参考にしており、「画像の特徴を抽出しつつ、無駄な情報を省いて情報を圧縮する」といったニューラルネットワーク内の情
CPU情報 その他 ディープラーニングのブレークスルーにより、NVIDIA Tesla V100 GPUを破壊する44コアIntel Xeonが実現 [編集：1:26 PM GMT + 5]プレスリリースは少し誤解を招くように見えました。 ここでの実際の比較は、ハイパースレッディングが無効になっている2つの22コアXeon CPUと、1つのTesla V100を収容する2プロセッサシステムの比較です。 それは絶対にかなりのスピードアップであり、結果は多かれ少なかれ同じですが、その間違いをお詫びします。 必要に応じて、元のテキストに変更が加えられました。 ライス大学とインテルコーポレーションの共同作業中に、投資家や専門家がほぼ確実に追随するものが発生しました。 まったくとんでもないスピードアップのように見えるものの中で、研究者は44コアのIntel Xeonセットアップを使用して、NVIDI
ディープラーニング（ Deep Learning / 深層学習）についての解説シリーズを始めます！ 1本目の本動画では、「関数近似器」としての側面を取り上げます。 なぜかこの説明を見ることは少ないですが、これがディープラーニングの本質一丁目一番地だと思います。 【関連プレイリスト】 Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP 【参考文献】 ※今回の動画内容は、オリジナル要素が強く、以下の参考文献にはあまり載っていないかもです。 DL4US コンテンツ公開ページ | U-Tokyo Matsuo Lab https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/en/dl4us/ GitHub に公開されているので、 clone してきて、 G
【CEDEC2019】人工知能が敵キャラを育てる！ ディープラーニングを使った次世代のゲームAI開発 | モリカトロンAIラボ
9月4日から9月6日までパシフィコ横浜で開催されたCEDEC 2019では、ゲーム開発現場におけるAI技術の応用例や活用法に関するセッションが目白押しでした。今回は、その中からLuminous Productionsの「「強い」を作るだけが能じゃない！ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた」というセッションを取材しました。 登壇者は、株式会社Luminous Productions所属で、スクウェア・エニックスの『FINAL FANTASY XV』（以下、FFXV）で仲間AIや写真AIを担当したプログラマーの上段達弘氏。講演では、3Dアクションゲームにおける敵キャラクターAIを低コストで制作するために、ディープラーニングを活用して『FFXV』風のバトルにおける戦い方をAIに自ら学習させる技術検証が披露されました。 AIを開発してくれるAI作り従来のキャラクターAIの開
ディープラーニングで競馬予想 - Qiita
データの形式は以下のとおりです。 1行目にはその日のレース情報が入っています。ただし、「馬場」以降の列は0で埋めています。 2行目以降は各馬番の実績が入っています。上から1レース前、2レース前、3レース前と なっています。そして、全部の行数は18頭分×3+「その日のレース情報」となっており、 全部で55行になっています。 列数は年月日を除くと11列あります。 まとめると、一レースにつき$55\times11$のデータ形式となっています。 各列の情報は以下のとおりです。 年月日 CNNに投げるときに消しています。 ダート ダートであれば「1」、芝であれば「0」です。 馬場 良であれば「0」、それ以外なら「1」です。 タイム 秒単位に変換しています。 欠損値の扱い 実績がないレースは「各列」の平均値で埋めています。 また、18頭に満たないレースも18頭になるように平均値で埋めています。 データ
「ディープラーニングと物理学」を読んだ
TL;DR reference が充実している点、3,4章のブラケット記法の導入、5章のサンプリングの説明、は良かった 7章以降の物理への応用に関しては、お話的な内容だったりどのくらい嬉しいことなのかぱっと見で判断できないものも多かった 物理の言葉や例で説明されている部分も多く、物理を学んでいる（た）人がディープラーニングを学ぶときに読んでみる本、という印象 \[\def\bra#1{\mathinner{\left\langle{#1}\right|}} \def\ket#1{\mathinner{\left|{#1}\right\rangle}} \def\braket#1#2{\mathinner{\left\langle{#1}\middle|#2\right\rangle}}\] 理論物理の研究者が書いた「ディープラーニングと物理学」が出版されたという話を目にしたので、一通り読ん
「ディープラーニング用の、自作PCを作りたい！！」「既にあるPCを、ディープラーニング用に改造したい！！」「無人の家で長時間、ディープラーニングの学習のためPCを動かしているけど、出火しないか心配・・」という方に向けた記事になっています。
スマホでも採用されているAIが 自動運転の技術を加速させていく 自動運転に必須の技術がAI（人工知能）だ。クルマを運転するには「見る」「判断する」「操作する」という3つのタスクが必要となる。その3つのタスクの中で「見る」を担当するのがセンサーであり、「操作」を行なうのが電動パワステなどの車載デバイスであれば、「判断」を担当するのがAIだ。クルマの周りにあるものが人なのか建造物なのかを見分けたり、標識を認識するのにもAIの判断が必要となる。つまり自動運転には優れたAIが必要であり、近年の自動運転技術の急激な進化には、そうしたAIの進化がベースとしてあったのだ。 AIの研究は、実のところ非常に古くから始まっている。人工知能という言葉ができたのは1950年代のこと。1960年代や1980年代など、何度かのブームと呼ばれる時期があったものの2000年代になると研究は停滞し、冬の時代でなっていた。し
AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化
AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化 コンピュータ・通信機器 AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化 2020年10月14日、ポジティブワン株式会社（本社：東京都渋谷区）は、AIoTの実現させるJetson Xavier NXのためのディープラーニング 推論プラットフォームソフトウエア開発サービスを強化いたします。 Jetson Xavier NXは、NVIDIA Jetsonファミリーの組み込みシステムオンモジュール（SoM）であり、Tensorコアを備えた統合384コアVolta GPU、デュアルDeep Learning Accelerator（DLA）、6コアNVIDIA Carmel ARMv8.
GitHub - yukinaga/lecture_pytorch: YouTubeのライブ講義「【Live!人工知能 】PyTorchで実装するディープラーニング」、およびUdemyコース「PyTorchで実装するディープラーニング」で使用する教材です。
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AIの新潮流「シミュレーション×ディープラーニング」に携わる次世代のAI人材育成を目的に東京大学 松尾研究室に寄付講座を設置：技術経営戦略学専攻 松尾豊 教授
プレスリリース 2021 2021.06.24 AIの新潮流「シミュレーション×ディープラーニング」に携わる次世代のAI人材育成を目的に東京大学 松尾研究室に寄付講座を設置：技術経営戦略学専攻 松尾豊 教授 スクウェア・エニックス・グループでエンタテインメントに関する人工知能（以下AI）の研究開発・事業推進を進める株式会社スクウェア･エニックス・AI&アーツ・アルケミー（本社：東京都新宿区、代表取締役会長：松田 洋祐）は、東京大学（所在地：東京都文京区、総長：藤井 輝夫）大学院工学系研究科松尾研究室と協力し、寄付講座「世界モデル・シミュレータ寄付講座」（以下、本講座）を開設します。期間は2021年7月から2026年3月までの最大5年間で、アドバイザーとして松尾研究室に参画することで、AIに携わる次世代の人材育成および両者の知見を合わせた新しいAIの研究開発を協働して推進します。 「世界モデ
AWS Startup Communityがお送りする、年に1度の祭典、「AWS Startup Community Conference 2022」。日本中のAWSを利用するスタートアップが、AWSの知見を披露するHubとなる1日です。ここで登壇したのは、TURING株式会社・CEOの山本一成氏。ディープラーニングによる、完全自動運転の実現について話しました。全2回。後半は、“完全自動運転”のあるべき姿と、TURINGの取り組みについて。 完全自動運転車のあるべき姿とは？ 山本一成氏：ちょっと話が戻りますが、自動運転車はどうあるべきなんでしょう？ 完全な自動運転車には、ハンドルがありません。ハンドルがない自家用車がどういう挙動を示すのか。社内で喩えられている話ですが、例えば、タクシーの運転手さんが専属のドライバーをしているのは、完全自動運転車になっているじゃないですか。 そんな感じで、例
さくらインターネットのGPUコンピューティング基盤が、情報通信研究機構（NICT）のディープラーニング翻訳の計算機資源として採用 | さくらインターネット
さくらインターネットのGPUコンピューティング基盤が、情報通信研究機構（NICT）のディープラーニング翻訳の計算機資源として採用 〜多言語音声翻訳アプリ「VoiceTra」向けインフラとして提供〜 インターネットインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕）のGPUコンピューティング基盤である「高火力コンピューティング」が、国立研究開発法人情報通信研究機構（以下、NICT）が研究する「ディープラーニング翻訳の高度化のための計算機資源の借入」として採用されました。 近年の訪日外国人の急増を背景に、日本人と外国人の言葉の壁を超える手段の1つとして、音声翻訳システムのニーズが高まっております。日本政府は「グローバルコミュニケーション計画」※1の中で2020年までに多言語音声翻訳システムの社会実装を目指すと発表しており、より高精度なシステム
SMS配信サービス等を提供するAI CROSSが、日本ディープラーニング協会に正会員として入会しました。 このAIニュースのポイント AI CROSSが日本ディープランニング協会へ正会員として入会 日本ディープランニング協会はディープランニングにおける日本の競争力向上のため設立された AI CROSSはSMS配信サービス等を開発している企業 SMS配信サービス等を提供するAI CROSS株式会社が、日本ディープラーニング協会に正会員として入会しました。 日本ディープラーニング協会は、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指して設立されました。 ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話など、産業の健全な発展を目指した活動をしています。 また、ディープランニングの技能検定
RigNet: Neural Rigging for Articulated Characters - ディープラーニングでモデルへのリギングを自動で行ってくれる技術！SIGGRAPH 2020 論文
ZBrush チュートリアル チュートリアル-Tutorial 御坂美琴 & 食蜂操祈 メイド服ver 2時間タイムラプス - 希崎葵... 2024-05-12 Maxon Computer ZBrush担当でCG＆フィギュアアーティストの希崎葵（Aoi Kizaki）氏が24時間のZBrushによるスカルプトモデリング制作の様子を、2時間、11分と２つのタイムラプス映像として公開しております！ 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset Voxy - Unreal Engine5上でMagicaVoxelのようなボク... 2024-05-12 Saeid Gholizade氏が2023年初頭から開発中のUnreal Engine向けボクセルアート構築用ツールプラグイン『Voxy』の最新映像が公開されています。 続きを読む
ディープラーニング推論におけるVPU、GPU、FPGAの比較
2022年4月30日紙版発売 2022年4月8日電子版発売 吉村康弘，杉浦司，五木田和也 著 B5変形判／312ページ 定価3,740円（本体3,400円＋税10%） ISBN 978-4-297-12775-6 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 OpenCVはコンピュータビジョン分野でもっとも利用されているオープンソースフレームワークです。近年の人工知能ブームに呼応する形で機械学習やディープラーニングAPIが強化され，物体の名称と位置を認識するオブジェクト検出（Object Detection）といったタスクも容易に扱えるようになりました。 とはいえ
関連記事 第4次産業革命で変わる検査と品質向上の取り組み 製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。本連載では、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて、話題になったトピックなどに応じて解説していきます。第21回となる今回は、IoTやAIを活用することで品質向上への取り組みがどのように変化するのかという点を紹介します。 品質不正問題にどう立ち向かうのか、抜本的解決のカギはIoTと検査自動化 2017年の製造業を取り巻く動きの中で、最もネガティブな影響を与えたのが「品質不正」の問題だろう。「日本のモノづくり」のブランド力を著しく傷つけたとされるが、2018年はこの問題にどう対応するのかという点は、全ての製造業の命題である。人手不足が加速する中、解決につながる「仕組み」や「ツール」に注目が集まる1年となる。 IoT時代にどう立ち向かうか、自動検査の位置付け
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 新製品・サービス ＞ 富士通、自動記事要約システムを試用公開、ディープラーニング使い「生成型要約機能」を実現 AI AI記事一覧へ [新製品・サービス] 富士通、自動記事要約システムを試用公開、ディープラーニング使い「生成型要約機能」を実現 2019年7月8日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 富士通は2019年7月8日、自動で記事を要約するシステムを2019年度下期に提供すると発表した。重要文を抽出する機能や、ディープラーニング（深層学習）による文生成型の要約機能などを提供する。これに先立ち、機能を試すことができるトライアルサイトを7月8日に公開した。トライアルサイトは電話で申し込むことで無料で利用できる。 自動記事要約システムのトライアルサイトを公開した。企業は、トライアルサイトに無料で登録できる。要
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●機械学習・ディープラーニングの実装スキル ●その他、ITスキル を、 自己学習して身につける方法について、 私自身の経験と、現在の最新の情報から紹介します。 2021年2月25日 理系ナビ DLエンジニアトレーニングプログラムRead less
最近個人プロジェクトでディープラーニングを使った開発をしており、今まではGPUを利用する際はColabやGCPのGPUインスタンスを利用していたが、以下のような理由により少々窮屈になってきた。 Colab Pro/Pro これまでのセッションが維持される限りの使い放題から、マシンスペック等に応じたユニット数の積算で月単位の利用可能が変わるクレジット制になった デフォルトのPythonのバージョンが3.7と明らかに古く、手元での開発を古い方に寄せるのが面倒で、かつColab側をセッションごとにバージョンアップするのが大変 Google Driveをマウントした開発が可能ではあるものの、頻繁に更新するコードの管理に向いておらず、Colabから呼び出すときに意図したデータを読みこんでいるか常に不安になる GCP マシンスペックが自由自在でsshもできて起動/終了が容易かつ時間単位のコスト支払いの
Googleはコンピュータビジョンモデルの教師なしディープラーニングのためのTensorFlow Graphicsライブラリを発表
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