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TensorFlow.js | Machine Learning for JavaScript Developers
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DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
TensorFlowによるアイドル顔識別器の話 - 2016.12.13 TensorFlow User Group #2 - Qiita
自己紹介 すぎゃーん (id:sugyan) Web系エンジニア ドルヲタ TensorFlowで機械学習に入門 (2015.11〜) はてなブログ書いてます すぎゃーんメモ http://memo.sugyan.com/ アジェンダ アイドル顔識別について 自作識別器の紹介 データセット・学習の話 可視化 前回のあらすじ TensorFlowによるアイドル顔識別器の話 (2016.9.28) 学習用データセットの収集・作成 …の苦労話 モデルの評価と実験 収集したデータを使った顔画像生成 など アイドル顔識別について 問題設定 (やりたいこと) 「入力した画像に対し、写っているのが『どのアイドル(人物)か』を機械学習により自動判定する」 画像に対する 物体検出 + 分類 顔検出は今のところCloud Vision API任せ 検出された領域を抽出した個々の顔画像に対する分類がメイン LI
各機械学習ライブラリの比較をまとめる - Qiita
この部分は需要が高いと思ったので、以下の自分の投稿から抜粋。 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 http://qiita.com/jintaka1989/items/3b70b5c5541620536fa2 以下のことについて知りたい人向けの記事。 ・各機械学習ライブラリの比較 ちなみに私はTensorFlowしか触っていないので、 この記事はブログなどを探索して、それをまとめたものである。 追記：実際にライブラリをいろいろ使ってみた人の感想はこちら https://speakerdeck.com/contaconta/deep-learningraiburari-se-tukatutemitagan-xiang-matome ■他の機械学習ライブラリとの比較 他の機械学習ライブラリと比較するとなると、そのための開発環境を整えなければならない。よ
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
Pythonによる機械学習入門 ～Deep Learningに挑戦～
[DL輪読会]AdaShare: Learning What To Share For Efficient Deep Multi-Task LearningDeep Learning JP
Pythonで動かして学ぶ機械学習入門第三回 ディープラーニング理論
http://shiroyagi.connpass.com/event/41884/
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普通のwebエンジニアでも出来る、ド素人からの機械学習のはじめ方