『ゼロから作る Deep Learning ❺』 公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）

2023/11/10 9 users 康毅 斎藤 Deep learning レビューア deep

問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。レビューに貢献していただいた方には、感謝の印として、本書に名前を記載させていただく予定です（もちろん、同意のある方のみです）。下記のように、レビューアの方の名前をクレジットとして掲載する予定です。 左は『ゼロから作るDeep L... 続きを読む

初心者が言語モデルを勉強するための本（2023年6月版） - ぱたへね

2023/06/22 107 users 言語モデル 初心者 LLM GPT Deep learning

流行のLLMを勉強したくて沢山本を読みました。 この後もしばらくLLM（GPT）関係の出版が続きそうなので、現状の本でまとめてみました。 参考： nowokay.hatenablog.com まとめ。 Tranformerの仕組みを知りたい人で、画像のDeep Learningなら分かるって人はVision Transformer入門 言語モデルをデータセットを作る所から... 続きを読む

LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;

2023/05/23 304 users LLM GPT conceptualization 考察 限界

LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔... 続きを読む

機械学習とは？種類やできること、プログラムとの違いを解説

2023/03/16 15 users 機械学習 プログラム 種類 解説 類語

機械学習とは 本稿では、まず機械学習とは何かについて説明します。機械学習とは何が何を学習しているのか、従来のプログラムとの違いは何か、についても触れます。類語としてよくでてくるディープラーニング（Deep Learning、深層学習とも）、教師あり学習、教師なし学習についても用語を整理します。 その前に人工知能... 続きを読む

Deepでポン！Deep Learningによるホモグラフィ推定技術の調査（コード有り） - ABEJA Tech Blog

2022/05/10 9 users deep ほん Deep learning 調査

はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers [3] 対応関係の計算 Learning to ... 続きを読む

Deep Learningの各種タスクにおけるベンチデータセットとデータ数をまとめた - Qiita

2020/12/23 7 users Qiita Deep learning データ数

ABEJAアドベントカレンダー2020の19日目の記事です。 この記事は何？ 結局AIって何個データ必要なの？ってよく聞かれると思います。 そんなん知るか この記事では、ある程度精度が出ている既存のタスクにおいて、どんなデータを、どのくらいの量与えているかを調べた結果です。ちなみに、僕自身、すべてのタスクを扱った... 続きを読む

Deep learning等の精度評価に便利なPyCMの紹介と各種指標の比較 - OPTiM TECH BLOG

2020/12/08 9 users DAHON Deep learning 各種指標 精度評価

OPTiM TECH BLOG Advent Calendar 2020 12/8 の記事です。 お久しぶりです。R&Dの加藤です。最近買った大きな買い物はDAHONのK3です。 購入したのは8月末ですが、11月に入るまでスタンドが手に入らなかったです。現状の不満点は空気が入れにくいという事だけですね。輪行するには最適な自転車です。 去年執筆したこの記... 続きを読む

WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向 · tkat0.github.io

2020/12/02 94 users WebAssembly wasm 動向 内部 手段

本記事はMLOps Advent Calendar 2020の2日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特にDeep Learning）をWasmでデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 tkat0です。WebAssembly(Wasm)面白いです... 続きを読む

ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

2020/08/16 180 users ディープラーニング データサイエンティスト 指摘 渋谷駅前

先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやす... 続きを読む

Deep Learning's Most Important Ideas - A Brief Historical Review

2020/07/30 14 users Deep learning I will

Deep Learning's Most Important Ideas - A Brief Historical Review The goal of this post is to review well-adopted ideas that have stood the test of time. I will present a small set of techniques that cover a lot of basic knowledge necessary to understand modern Deep Learning research. If you're ne... 続きを読む

Deep Learning入門：マルチタスク学習

2020/07/28 7 users マルチタスク学習 attention watch https

Deep Learningを用いてマルチタスク学習と呼ばれる、複数の機能を1つのモデルに学習する方法について解説します。 前回の動画：Attention（注意） https://www.youtube.com/watch?v=g5DSLeJozdw ニューラルネットワーク学習の仕組み https://www.youtube.com/watch?v=r8bbe273vEs 再生リスト「実践Deep Learning」 https... 続きを読む

もはやPoCばかりやっている場合ではない――企業が抱くAIへの誤解と課題：特集：2020年、AI活用の成否を分かつ技術とは（1） - ＠IT

2020/05/28 8 users PoC 成否 Bert 誤解 NLP

あらゆる分野で活用が広がる人工知能（AI）技術。中でもDeep Learning（以下、DL）は画像処理や映像処理での活用に始まり、Googleが2018年10月に発表した「BERT」をきっかけに、自然言語処理（NLP）分野でも進化が進むなど、できることは日々広がっている。こうした技術を企業がビジネスに活用していく際に直面する課題... 続きを読む

音声から顔画像を生成するwav2pixを実行してみる（アニメ顔生成もあるよ） - Qiita

2020/05/13 8 users Qiita GaN Paper text-to-image

はじめに Deep Learningの世界，とりわけGenerative Adversarial Networks(GAN)は近年，飛躍的に成長しており，Text-to-Imageや声質変換，音源分離など様々な分野で研究が進んでいると思います． 今回のお話は，その中でも音声から顔画像を生成するwav2pixについて，ゆるく書いていきます． Paper: WAV2PIX: SPEECH-COND... 続きを読む

もっと早く、ラクに–TensorFlow 2.0を紹介 | GMOアドパートナーズグループ TECH BLOG byGMO

2020/04/08 6 users byGMO Platform TensorFlow ラク 多数

こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 2019年9月、Deep Learningのツールの一つであるTensorFlowは2.0に更新しました！ 今回はTensorFlow 2.0について皆さんへご紹介します。 何が良くなっていたか1 複数のplatformで実行できる。 TensorFlow 2.0は多数のクラウド, ウェブ,ブラウザ, モバイルで動かすことがで... 続きを読む

Andrew Ng: Deep Learning, Education, and Real-World AI | AI Podcast #73 with Lex Fridman

2020/02/23 11 users Education Andrew Ng

Andrew Ng is one of the most impactful educators, researchers, innovators, and leaders in artificial intelligence and technology space in general. He co-founded Coursera and Google Brain, launched deeplearning.ai, Landing.ai, and the AI fund, and was the Chief Scientist at Baidu. As a Stanford pr... 続きを読む

ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:7章 - Qiita

2020/02/11 27 users Python ディープラーニング macOS Mojave

はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の7章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章... 続きを読む

ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:5章 - Qiita

2020/01/19 34 users Qiita ニューラル Deep learning メモ 素人

はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の5章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 5章 誤差逆伝播法 この章は、ニューラル... 続きを読む

Deep Learningでカップ焼きそば判定アプリを作りたかった - Qiita

2019/12/22 9 users Qiita Deep learning

この記事はTokyo City University Advent Calendar 2019，22日目の記事となります． https://adventar.org/calendars/4282 はじめに カニ@_BBPIと申します． 都市大四年目にして初めてこのようなアドベントカレンダーに参加出来て嬉しい限りです． 卒論がまだ全く書けてないので助けてください． 4年間の昼飯の話をしま... 続きを読む

『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）｜note

2019/11/21 153 users 康毅 Note 斎藤 フレームワーク ディープラーニング

こんにちは、斎藤 康毅（さいとう こうき）といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿も書き終わろうとしています。 この本は「ディープラーニングのフレームワークを作ろう」という本です（野心的にも、オリジナルの「フ... 続きを読む

Deep Learningを始めたい！初心者エンジニアにおすすめの入門本 | AIZINE（エーアイジン）

2019/09/16 39 users AIZINE エーアイジン Deep learning

様々な分野でデジタル化が進む近年、AI(人工知能)という言葉をよく目にするようになりました。 例えば、コールセンターで人の代わりにロボットが対応したり、医師の代わりに機械がCTスキャンの読影を行なったり。これはAI(人工知能)技術を応用して実現しており、そして私たちの生活の中に少しずつ姿を表すようになってき... 続きを読む

化学反応におけるDeep learningの適用 | Preferred Research

2019/09/06 53 users 物性値 Preferred Research 合成 応用 予測

近年様々な分野に対してDeep learningの応用が研究されてきています。 化学の分野でも物性値の予測モデルや、化合物の生成モデルの研究などが盛んになってきています。最近では、有機化合物の合成を行う際に必要な化学反応の予測をDeep learningで行うという試みが行われてきているのでその先行研究サーベイをしました。... 続きを読む

Google はどうやって Deep Learning でメモリ使用量を 99% 削減したか。

2019/08/05 180 users Deep learning Google メモリ使用量

今回は、QCon NY 2019レポート（Day 1）で予告した ML for Data Systems セッションの参加レポートです。登壇者は Google Brain SIR から Alex Beutel さんです。 コンピュータの基礎アルゴリズムである 木構造 や ハッシュテーブル は、古典的で安定した理論である一方、昨今のコンピュータ計算資源の潤沢化に伴うよう... 続きを読む

Deep Learningでこんなことができる！入門用に活用事例まとめました | AIZINE（エーアイジン）

2019/07/16 28 users AIZINE エーアイジン Deep learning

AI(人工知能）という言葉を、日々様々な場所で目にします。例えばネットニュースの見出しやテレビなど。また、将棋や囲碁のプロと対戦して勝った、車や電車の自動運転を可能にした、人と会話ができるようになった、と様々な分野で活用されている話も聞きますよね。そして、その中で「deep Learning」という単語をよく見... 続きを読む

深層学習はまだ初期段階--ビジネスインフラ化にはあと20年かかる：DEEP LEARNING LAB講演 - CNET Japan

2019/06/20 52 users Deep learning 深層学習 LAB 初期段階 本稿

ディープラーニング（深層学習）に関連する、開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティー「DEEP LEARNING LAB」は2019年6月8日、2周年を記念するイベントを都内で開催した。本稿では基調講演で語られた内容を紹介する。 最初に登壇した東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 ... 続きを読む

Deep Learningで遊びながらアイドルの顔診断器を作る #juicejuice - razokulover publog

2019/06/19 40 users razokulover publog アイドル

最後にブログを書いてから１ヶ月が経ってしまいました。この期間の振り返りもしたいところですが、それはまた別の機会に。 今回はこの２週間くらいDeep Learningを使って画像を分類したりする遊びをしていましたのでそれについて。 まずは成果物から。 yuheinakasaka.github.io 画像をアップするとJuice=Juiceというハロ... 続きを読む