Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 h
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
記事要約 機械学習によるアイドル顔識別のLINE BOTを作りました。アイドル分かる人は是非 友だち追加して アイドル画像を送りつけて遊んだりしてみてください。 むしろ識別対象のアイドルさん御本人にも使ってもらえたら最高 BOT概要 TensorFlowによるアイドル顔識別器の話 - 2016.9.28 TensorFlow勉強会 - Qiita にまとめている、自作のアイドル顔識別器の 「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」 という機能を実際に試すためのインタフェース。 トーク(1:1、Room, Group、いずれでも可)で画像を投稿されると、その画像に写っている人物の顔を識別してCarouselメッセージで結果を返す。 11月末現在の時点で、識別対象のアイドルは851人となっています。 顔識別API 元々 実際に学習結果を試すため
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く