Apple Machine Learning Journal
A growing number of consumer devices, including smart speakers, headphones, and watches, use speech as the primary means of user input. As a result, voice trigger detection systems—a mechanism that uses voice recognition technology to control access to a particular device or feature—have become an important component of the user interaction pipeline as they signal the start of an interaction betwe
機械学習で使う指標総まとめ(教師あり学習編) - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです！ 機械学習の基本は教師あり学習です。 でも、実際の現場ではいろいろ指標が出てきて「?」 ってなるので、一回本気でまとめてみることにしてみました！ 教師あり学習の分類 二値分類 用語一覧表 図解 事例 事例1:果物の分類 事例2:ガンかどうかの検査 ROC曲線の意味合い 指標まとめ 多クラス分類 precision, recall, F-measure accuracy logarithm loss 出力が数値(回帰) 用語一覧 二乗誤差(MSE, RMSE)と絶対誤差(MAE)の使い分け AICとBIC, wAICの使い分け 時系列問題 参考になりそうなサイト 教師あり学習の分類 今回は正解はカテゴリか意味を持つ数字かで場合分けをしてみた。 全体の指標のサマリーはこんな感じ(だと思っている。) ※他にも大事な指標があるよ&これは間違っているのでは？？ というコメン
カメラに写った被写体の情報を表示して翻訳やWi-Fiパスワード認識まで可能な新機能「Google Lens」が発表される
カメラを被写体に向けると「目の前にあるのは何か」ということを認識してユーザーに教えてくれる新機能「Google Lens」が、Google I/O 2017で発表されました。 Google Lensがどんなものなのか？という説明は、以下のムービーの47分50秒あたりから、実際にGoogle Lensを使用している様子は1時間1分45秒あたりから見ることが可能です。 Google I/O'17: Google Keynote - YouTube Google I/O 2017で発表された新機能「Google Lens」。これは、まずGoogleアシスタントとGoogleフォトに実装されるものです。 例えば、花にスマートフォンのカメラを向けると、カメラが花の形を認識し…… 「見つけたのはこれです」ということで、被写体が何であるかの候補をディスプレイに表示してくれます。 さらに、Wi-Fiのネッ
Google AI
Lab Sessions: A new series of experimental AI collaborations What happens when you put AI in the hands of dancers, teachers, rappers, artists, oceanographers, photographers, entrepreneurs, and other visionaries? Introducing our next generation large language model PaLM 2 is our next generation large language model that builds on Google’s legacy of breakthrough research in machine learning and resp
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
Jupyter Notebook with CUDA accelerated Theano and Keras all in a Docker container
Dockerfile �J�j�U �A�j�U # Docker container that spins up a Jupyter notebook server # with CUDA accelerated Theano support. Assumes the host # system has CUDA drivers installed that match the version below. # # Launch with a comman line similar to the following: # # docker run -it \ # --device /dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia0 # -p 8888:8888 # -v /[where notebooks are o
Ubuntu 16.04でTensorFlow(GPU版)の環境構築 - etanoke’s blog
2016 - 10 - 09 Ubuntu 16.04でTensorFlow(GPU版)の環境構築 TensorFlow UbuntuでTensorFlowのGPU版を使うためのセットアップ手順まとめ。 基本的には Ubuntu 16.04 で GPU 対応版 TensorFlow をanaconda 環境でインストールした話 の内容を自分用にまとめただけなので、詳しい話とかなぜそのコマンドを叩くのかが知りたい人はそちらを見てください。 構築した環境は以下の通り OS: Ubuntu 16.04(Japanese Teamの日本語Remixイメージを使用) GPU: NVIDIA GTX1060 NVIDIAドライバ: 367.44 Python: 3.5.2 TensorFlow: r0.11 CUDA: 7.5 cuDNN: 5.1 執筆時点でCUDAの最新は8.0だったけどTens
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研究 福島邦彦 (Research, Kunihiko Fukushima)
Understanding Cloud Pricing
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今までの投稿記事のまとめ（統計学/機械学習/数学 etc） - Qiita
Machine Learning | Coursera