pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
pythonを使った株価の自動収集 - Qiita
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# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
最近の自然言語処理では、大規模なテキストから単語の分散表現や言語モデルを学習させて使っています。学習する際のテキストとしては、分量や利用しやすさの都合からWikipediaが選ばれることが多いですが、その前処理は意外と面倒で時間のかかる作業です。そこで、本記事では比較的最近リリースされた前処理済みのデータセット「Wiki-40B」とその使い方を紹介します。 Wiki-40Bとは？ Wiki-40Bは、40言語以上のWikipediaを前処理して作られたデータセットです。このデータセットは言語ごとに学習/検証/テスト用に分かれているので、単語分散表現や言語モデルの学習・評価に使えます。言語ごとの対応状況については、以下のページを参照するとよいでしょう。 wiki40b | TensorFlow Datasets 前処理としては、大きくは以下の2つに分けられます。 ページのフィルタリング ペー
1.はじめに 最近、Twitterで「謎の技術で高画質化された画像」なるものがタイムラインにいくつか流れてきて興味が湧いたので、機械学習の勉強がてら画像の高画質化の方法を、僕のように「理屈無しで手っ取り早く機械学習に触れたい！」という人に向けて備忘録としてここに残しておくことにしました。 謎の技術でこれを高画質にするのは草 pic.twitter.com/HeBB7J8Q7D — koboのようなもの (@cinnamon_kobot) February 14, 2020 謎の解像度をあげる技術で僕らのぼっさんが高解像度に！！！ pic.twitter.com/cjB0MM8Oqu — ろありす (@roaris) February 15, 2020 2.実行環境の構築 今回、この手の機械学習でよく用いられる「pix2pix」を使用しました。pix2pixはGANを用いた画像生成アルゴリズ
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