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機械学習とか好きな技術話とかエンジニア的な話とかを書く

機械学習

機械学習モデリングの広辞苑的書籍「Kaggleで勝つデータ分析の技術」が良かったので筆者に媚を売る

- はじめに - 当ブログでは恒例になっている、献本されたので筆者に媚を売るシリーズです。今回は10/9に発売予定の「Kaggleで勝つデータ分析の技術」という書籍なんですが、既に発売前にしてAmazonベストセラー1位。豪華著者陣とKaggleにおいては日本有数の…

「FINAL FANTASY XVの人工知能」がなかなか面白かったので書評

- はじめに - このブログの人気シリーズの一つ、「献本されて読んだら良かったので書評で作者に媚を売ろうシリーズ」です。今回は、あるきっかけで「FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来」(以下 FF本)という本を頂く形になりました。FIN…

Pytorchでpretrainモデルを用いた画像向けSiameseNetworkのメモ

- はじめに - NIPS 2016のSiamese Neural Networks for One-shot Image Recognitionを参考に、画像の距離学習を行う。Siamese Networkは、各クラスの画像量にバラつきがあり、一部クラスが数枚しかない学習データでも上手く学習させられるネットワークである…

「機械学習のための特徴量エンジニアリング」が良かったので訳者に媚を売る

- はじめに - 本ブログでは恒例になりつつある、献本されたので媚を売るシリーズです。「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は2/23に発売される、機械学習エンジニアのための書籍です。本記事は、筆者に媚びを売りつつ、どういった内容の書籍か、どう…

horovodを用いたPytorchの分散学習

- はじめに - 近年、分散深層学習の研究、ライブラリ開発が盛んに行われている。本記事はuber社が公開しているhorovodを利用した分散CNNのメモである。 - 前提 - horovodとは、バックエンドをOpenMPIとしTensorFlow、Keras、PyTorchを最小限のコード変更で分…

複数ノードDockerでChainerMNを動かすためのTips

- はじめに - ChainerMNがついに本家Chainerにマージされました。分散深層学習への本気度が伺えます。github.com 節目という事で、Dockerを利用して複数ノードでChainerMNするために行った事のメモをTips形式で残しておこうという記事です。私は半年くらい前…

PyTorchで学習済みモデルを元に自前画像をtrainしてtestするまで

- はじめに - 最初のステップとなる「学習済みのDeep Learningモデルをpre-train modelとして自分が用意した画像に対して学習」する時のメモ。多分これが一番簡単だと思います。 - はじめに - - 準備 - - pretrainモデルで簡易に学習する - - modelを保存す…

MANABIYAで「AI屋さんの1日」なるタイトルで登壇した話とその内容

- はじめに - 以下、MANABIYA techなるイベント内のAIセッションにて登壇させて頂きました。manabiya.tech大きなスペースでフザけたタイトルで発表するという最悪さでしたが、満員になり立ち見状態でした。 ありがとうございました。 正当な方向性でいけば登…

『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』が機械学習研究入門書としてとても良さそうだった

- はじめに - 本を読んで筆者に媚を売る記事シリーズです。「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」という書籍を筆者の石川 聡彦(Aidemy)@akihiko_1022さんから譲り受けました。人工知能プログラミングのための数学がわかる本作者: 石川聡彦出版…

CIKM2017聴講メモ(後編)

- はじめに - シンガポールで行われているInternational Conference on Information and Knowledge Management (CIKM) 2017に参加した。workshop day + main conference day (3day) の合計4日間。 メモはその場で書いたものを少し編集しただけで、論文を詳し…

CIKM2017聴講メモ(前半)

- はじめに - シンガポールで行われているInternational Conference on Information and Knowledge Management (CIKM) 2017に参加した。workshop day + main conference day (3day) の合計4日間。 メモはその場で書いたものを少し編集しただけで、論文を詳し…

「仕事ではじめる機械学習」を読んだので作者に媚を売る

- はじめに - 以下を読んで、筆者ら (@chezou, @tokoroten, @hagino3000) ともTwitterで相互フォローだし、いっちょ媚び売るために感想記事でも書いとくかみたいな記事。www.oreilly.co.jp私は「企業で機械学習プロジェクトをいくつか経験している」「書に載…

Pythonとカーネル密度推定(KDE)について調べたまとめ

- はじめに - 端的にやりたい事を画像で説明すると以下 データ標本から確率密度関数を推定する。 一般的な方法としては、正規分布やガンマ分布などを使ったパラメトリックモデルを想定した手法と、後述するカーネル密度推定(Kernel density estimation: KDE)…

UbuntuにPythonのWebスクレイピングと自然言語処理環境を作るメモ

- はじめに - Webから文章を取得して、自然言語処理かけた後に機械学習にかけるみたいな事はままある。大体Docker使えば良いんだけど、そうじゃないんだよなという時のための個人的なメモ。Ubuntu 16.04でPython3.xなら大体インストールできるはず。 - スク…

WebDBForum2017で登壇しました

- はじめに - 9月18日から9月20日までの3日間、お茶の水女子大学で開催されていたWebDBフォーラム2017に参加し、会社員として登壇した。WebDB Forum 2017 第10回Webとデータベースに関するフォーラム登壇では、自社のサービスについてと機械学習プロジェクト…

SIGIR 2017に参加した

- はじめに - 先月、4日間に渡って東京の京王プラザホテルで開催されたSIGIR 2017に会社員として参加した。SIGIR2017 – The 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval参加に10万程必要な高額な学会で…

PyCon JP 2017に参加しました - 前半 #pyconjp

- はじめに - PyCon JP 2017の1日目(正確にはtutorial含めると2日目)を聴講してきたhttps://www.pycon.jp/2日目も出るけど話長くなりそうなので分割先日、PyCon JP Reject Conferenceなるものにも参加してきたので冒頭で少しだけ触れておく - PyCon JP Rejec…

Deep Learning Acceleration勉強会に参加 #DLAccel

- はじめに - こちらに行ってきたので簡単に感想などconnpass.com 別に日常ブログでも良い気がしたけど一応技術なのでここに記録しておく - 所感 - モデルアーキテクチャ観点からの高速化 Yusuke Uchida (@yu4u) | Twitter https://t.co/4t9EEdI19bCNNのモデ…

人工知能学会全国大会に参加した #jsai2017

- はじめに - JSAI2017 – 2017年度 人工知能学会全国大会(第31回) に参加した。今まで学会への参加は学生発表、個人の聴講参加だけだったが、今回は企業ブースでの参加となった。あまり聴講への参加は出来てないがメモ程度に気になったものをまとめておく…

DCGANで名刺のデザインを試みた

- はじめに - 社内ハッカソンと社内勉強会のネタとして、今更ながらGenerative Adversarial Networks*1 (GAN)とその応用とも言えるモデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks*2 (DCGAN)について調査し、実際に検証を行った。この記事…

Djangoで送信された画像データをPyhon上で処理するWebサービスを作る

- はじめに - 自分のWebサービスは基本PythonのDjangoフレームを利用している。Djangoでフォームから画像を投稿してもらって、それを受け取り、画像処理や機械学習で色々やって画像として返す、といったサービスを作りたい時のメモ。実際に「ドイツのトリお…

『コンピューターで「脳」がつくれるか』を読んで

- はじめに - この記事は以下 『コンピューターで「脳」がつくれるか』(2016/9/27 五木田 和也) を読んだ所感をまとめたものです。コンピューターで「脳」がつくれるか作者: 五木田和也,青木健太郎出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/09/27メディア: …

dlibのSimple_Object_detectorを用いたPythonでの物体検出器の学習

- はじめに - これはこの記事の続きで、dlibを使って物体検出をしようというものである。まあ正確には、dlibには「顔検出器の学習」ってのは無くて「物体検出器の学習」の機能を使って、顔検出器の再学習がしたいという記事です。dlibを使う際の参考になれば…

dlibを用いた顔検出器と物体検出器とその学習

- はじめに - dlibのSimple_Object_Detectorクラスを使った物体検出用カスケードの学習をする記事。dlibは機械学習ライブラリとして2006年から始まったプロジェクトで、基本的なSVMや線形アルゴリズム、Bayesian Network等に加えて、機械学習関係で用いるよ…

PythonでGoogle Cloud Visionを使った顔検出

- はじめに - 前回の記事でGoogle Cloud VisionのAPIキーを発行しました。そのAPIキーを使って、Pythonを使った顔検出(Face Detector)をやります。顔認識じゃないです。顔検出です。 - Google APIのFACE_DETECTIONになげるやつ - 以下Pythonコードです。 変…

Google Cloud Visionを登録しよう

- はじめに - Google Cloud Visionがすごい。とにかくすごい。 クレジットカードが無いと利用出来ないのはちょっとネックだけど。 でも今なら$300分を無料で使えるし、機械学習データ作る用にでも是非。 - APIキー発行まで - Google Cloud Platformのコンソ…

OpenCVとdlibとOpenFaceでの顔検出と知見まとめ

- はじめに - 色々あって顔検出をする機会があった。世の中、顔認識(Face Recognition,Facial Recognition)と顔検出(face detection)がごっちゃになってるじゃねえかと思いつつ、とにかく画像から人の顔を高精度で出したいんじゃという話。先に結論を言うと…

Active Object Localization with Deep Reinforcementを作っている

- はじめに - この記事はDeep Learning Advent Calendar 2015の24日目の記事です. Deep Q-Network(DQN)がNIPSで発表されてから*1はや2年.DQNは, 深層強化学習として一分野を確立し, 機械学習分野自体の活発さ, Deep Learningの話題性も相まって, 怒涛の勢い…

DQN-chainerリポジトリを動かすだけ

- はじめに - こんにちは. @vaaaaanquishです. この記事はChainer Advent Calender 2015 11日目の記事です.今回は滑り込みで, 特に何か新しい事をやった訳でもないですが, 一応記事にする事に意味があると思うので投稿しておきます.今回はただこれを動かすだ…

Deep LearningとConvolutional Neural Network

- はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であ…