大規模サービスで効率よくレコメンドを提供するためにTensorflow Recommendersを活用する - DMM inside
はじめに こんにちは、DMMで機械学習エンジニアをしている二見です。 2020年に新卒で入社し、普段は検索やレコメンドの改善に従事しています。 DMMでは50を超えるサービスを提供しており、様々なデジタルコンテンツを取り扱っています。 また、各サービスには多くのユーザーの膨大なデータが日々蓄積されてます。 我々のグループでは、それらのビックデータを活用した改善施策を行うことで、各事業部の成長に日々貢献しております。 本記事では、新たにディープニューラルネットワークベースの先端的なレコメンドシステムを構築し、サービスに導入した事例を紹介したいと思います。 レコメンドエンジンの導入を検討している方・ニューラルネットベースのレコメンドに興味がある方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 DMMにおけるレコメンドへの取り組み 背景 Tensorflow Recommendersとは 1.
「AnimeGAN」を試してみる - Qiita
「AnimeGAN」とは TachibanaYoshinoさんが作成した、GANで画像をアニメ風に変換するソフトウェアです。詳細は以下リポジトリを参照ください。 TachibanaYoshino/AnimeGAN CartoonGAN-TensorflowやAnime-Sketch-Coloring-with-Swish-Gated-Residual-UNetがベースになっているようです。 学習済みモデルもあって簡単に動かせます。試してみたので動作メモと、結果の紹介です。 「AnimeGAN」動かし方 READMEに書いてある通りで動くのですが、手っ取り早く動かしたい人のために少しだけ詳しく書きます。 最初にPython環境、必要なライブラリをセットアップしましょう。初心者だとここが一番難しいかもしれませんね。以下ブログ記事をみて適当に（雑な説明）。 Pythonで機械学習をするための環境
Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation
Abasyn University, Islamabad Campus Alexandria University Amirkabir University of Technology Amity University Amrita Vishwa Vidyapeetham University Anna University Anna University Regional Campus Madurai Ateneo de Naga University Australian National University Bar-Ilan University Barnard College Beijing Foresty University Birla Institute of Technology and Science, Hyderabad Birla Institute of Tech
ローカルで機械学習モデル（データ作成から学習・推論まで）が5分で出来てしまう、Lobeが凄すぎる | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Lobeは、Microsoftによって無料で公開されている機械学習ツール（アプリ）です。Windows及び、Macで利用でき、学習から推論まで全てローカルで実行するようになっています。 https://lobe.ai/ ローカルで簡単に機械学習のモデルが作成できるという事で、早速やってみました。 アヒルとトマト羊を分類するモデルが、データ作成から学習、推論まで、5分程度で出来てしまいました。動画は、作成したモデルで推論している様子です。 2 テンプレート 現在、ベータ版ということで、「イメージ分類」だけとなってますが、Object DetectionとData ClassficationがCOMING SOONとなっていました。 3 作業環境 Macにも対応しているとの事ですが、私の手元では、Windowsの方が安定して利用できたので、今回
TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件 - Qiita
TensorFlow1.6をWindows10にインストールします。基本的には公式サイトを見ながらインストールしています。私は Pythonはほとんどやったことない人間ですが、そんな程度でもまるで問題なかったです。 当記事はAnacondaを使っていますが、Minicondaも使用ディスク容量が大幅に削減できておすすめです。Minicondaの場合は以下の2つの記事を参照ください。 WindowsにMinicondaインストール(2018年) WindowsでMinicondaを使ってTensorFlow環境構築(2018年) Windowsでの環境比較は、記事「Windows PCで機械学習環境を作る方法まとめ」に書きました。 UbuntuでのTensorFlow環境構築は記事「WSLのUbuntuにTensorFlowをインストール」を参照ください。 あと、Google Colabor
Distributed TensorFlowの話 - Qiita
Hadoop Conference Japan 2016 もともとは2月8日に開催されるHadoop Conference Japan 2016のセッションとしてこの話を応募したのですが、あえなく落選しました……（;_;) しかし、ありがたいことに復活戦のLightning Talkの投票では5位に選んでいただき、ランチタイムA会場でお話することになりました。ありがとうございます！ 今回のスライドはここで公開しています。 とはいえ、5分のLTではこの内容をしっかりと伝えられる自信がないので、以下でスライド内容の詳しい解説をしたいと思います。また、2/13にGoogle東京オフィスで開かれるRejected HCJ 2016では、以下の内容をゆっくり普通のセッションとして発表する予定ですので、ご興味ある方はぜひどうぞ。 引用元 今回の元ネタはこちら。より詳しく知りたい方はこちらをごらんくださ
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する - Qiita
以下のことについて知りたい人向けの記事。 ①機械学習の利点と欠点、TensorFlowの利点と欠点 ②ニューラルネットワークの原理についての簡潔な説明 (オンライン書籍：http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html をまとめたもの) ③TensorFlowのチュートリアルに沿ってプログラム作成、その実行結果 以下、参考にしたサイト 1次関数の近似： https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html http://qiita.com/MATS_ELB/items/fec7f54de2dd18b043ae n次関数の近似： http://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2015/11/19/085852 手書き数字画像認識：
OSS情報 | マジセミ
【OSS情報】自律型AIエージェント構築プラットフォーム「 SuperAGI 」 「 SuperAGI 」は、AIエージェントの「目的」「行動」「環境」を定義することで、自律型エージェントの「生成」「テスト」「プロビジョニング」「デプロイ」を実施できます。 「人間の介入なしでタスクを実行できる AI エージェントの構築に使用できる自己学習プラットフォーム」を目指して開発されています。 【OSS情報】Python用開発タスク自動化ツール「 tox 」 「tox」(トックス)とは「Python用開発タスク自動化ツール」です。「toxが作成したPython仮想環境」でテストやデプロイを実行できるため、Pythonパッケージを「異なるPythonバージョン」や「異なる環境」でテストできます。 【OSS情報】IoTデバイス用TypeScript「 DeviceScript 」 「 DeviceScr
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第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装（前編）