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 流行

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

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

『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

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 Google メモリ使用量 ９９％

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

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 深層学習 LAB CNET Japan 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

ディープラーニングは儲けてなんぼ！ エンドユーザの付加価値を考えろ！松尾豊氏 | 人工知能ニュースメディア AINOW

2019/06/08 106 users エンドユーザ AINOW LAB ディープラーニング 基調講演

2019年6月8日、MicrosoftとPreferred Networksが協同で運営するディープラーニングのコミュニティ「DEEP LEARNING LAB（DLLAB）」が2周年記念のイベントを開催しました。 今回は東京大学大学院 教授で日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊氏による基調講演の内容をお伝えします。 松尾氏は、ディープラーニングのビ... 続きを読む

東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita

2019/05/16 738 users Qiita 東大松尾研 無償 演習コンテンツ 東大松尾研究室

5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできてい... 続きを読む

Kaggle創薬コンペにおけるDeep Learningの適用 - Technical Hedgehog

2019/04/23 55 users Technical Hedgehog Kaggle 適用

創薬においてコンピュータの活用はますます盛んになってきており、2012年にはKaggleでコンペも開催されました。このコンペは標的に対する分子の活性を推定するというタスクでした。 用いられた手法としては1位はDeep Learning、2位は非Deepな機械学習手法でありスコアにこそ大差はありませんでしたが、創薬においてDeep ... 続きを読む

やりたいことリスト - 人工知能に関する断創録

2019/03/30 56 users 人工知能 断創録 リスト ToDo Kaggle

最近はすることリスト（TODO）に追いまくられていて落ち着けなかったので、とりあえず直近でやってみたい・調査してみたいと思ってメモしていたことをまとめてみた。他にもあったかもしれないけどとりあえず！ Deep Learning fast.ai のレクチャービデオを全て見たい fast.aiライブラリ を使ってKaggleを試したい Google... 続きを読む

Deep Learningによる行動認識 - OPTiM TECH BLOG

2019/03/07 57 users OPTiM TECH BLOG

はじめまして、OPTiMの久末 (@mstn_)です。私は現在R&Dチームに所属している新卒1年目のスタッフで、普段は様々な物体の行動を映像から解析する日々を過ごしています。 今回はそんな私が、普段使っている技術に関して、そのバックボーンとなる部分も含めてお話しさせていただければとおもいます。 なお、今回のブログの... 続きを読む

Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」で実践する「教師あり学習」「教師なし学習」 (1/3)：Pythonで始める機械学習入門（7） - ＠IT

2018/07/08 82 users プログラミング言語 一方 流行 scikit-learn 分野

プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、その... 続きを読む

パターン認識と機械学習（PRML）の輪読資料を公開 | Deep Learning JP

2018/07/06 192 users PRML 一覧 当サイト 機械学習 パターン認識

C.M.ビショップ他著「パターン認識と機械学習」の輪読資料の一覧を当サイトで公開しました。 詳細はこちらから 続きを読む

O'Reilly Japan - ゼロから作るDeep Learning ❷

2018/07/05 82 users O'Reilly Japan GRu RNN LSTM 本書

コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラー... 続きを読む

無料でAIが学べる最高の教材まとめ｜月みかん｜note

2018/07/02 499 users Note プログラミ 無料 Data Science 教材

皆さん、こんにちは月みかんです！ 今日は無料でDeep LearningやData Scienceが学べる教材をご紹介します。 プログラミング完全初心者からでも始められるよう配慮していくつもりなので、何か分からないことや質問があれば遠慮せず、コメントしてください！ 答えるかもしれないし、答えないかもしれません！笑 プログラミ... 続きを読む

「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。｜Dai｜note

2018/07/01 634 users YouTube DAI Python ディープラーニング 両方

ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ！Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。 続きを読む

Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 - HELLO CYBERNETICS

2018/05/20 123 users HELLO CYBERNETICS 書籍 Pytho 雑談

2018 - 05 - 21 Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 雑談 雑談-書籍紹介 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 Pytho... 続きを読む

【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita

2018/05/07 927 users Python 一人一人 数学 プログラミング 深層学習

はじめに 我々サイバーブレインは2016年6月からオンライン・オフラインにて AI Academy というサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(Deep Learning)、機械学習のための数学、確率・統計などを教えてきました。 そんな中、 サービスを通じて一人一人に最適な勉強方法 を日々出会う初学者の方々に、私達なりの学習アド... 続きを読む

NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表 | Seamless

2018/04/23 191 users seamless 論文 人工知能 NVIDIA 機械学習

NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表 2018.04.23 機械学習/人工知能 NVIDIAの研究チームは、画像内の一部を削除し修復するDeep learningを用いた画像修復法を 発表しました。 論文： Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions... 続きを読む

Google Research、複数音から特定の発話者だけの声を聞こえるようにするDeep learningを用いた視聴覚音声分離モデル発表 | Seamless

2018/04/11 89 users 音声 機械学習 複数 seamless 発表

Google Research、複数音から特定の発話者だけの声を聞こえるようにするDeep learningを用いた視聴覚音声分離モデル発表 2018.04.12 機械学習/人工知能 Google Researchは、Deep learningを用いて、複数の音から1人の音声だけを抜き出す視聴覚音声分離モデル「Looking to Listen at the Cocktail Party」を 発表... 続きを読む

コピペから脱却して自由に Deep Learning するための TensorFlow 再入門 - Qiita

2018/04/07 110 users Qiita TensorFlow DNN コピペ MNIST

はじめに TensorFlow はなかなかとっつきにくい部分があるかと思います。書き方が独特なので、慣れるまでに時間がかかるかと思います。公式の MNIST は一通りやったけど、自分で考えたディープニューラルネットワーク (DNN) をどう書いたらいいかわからない……なんてこともあるのではないでしょうか。 この記事では、シンプルな問題を題材にして、 TensorFlow をコピペに頼らず、自分の書... 続きを読む

「将棋プログラムをどう作ればいいですか？」という質問への返答｜山本 一成@Ponanza｜note

2018/03/05 64 users 一成@Ponanza｜note 返答 山本 将棋プログラム

Twitterのダイレクトメッセージで「将棋プログラムをどう作ればいいですか？」という質問をいただいた。色々考えさせられる質問だったのでnoteにも共有してみたいと思う。 Alpha Zeroのお話 はこちらから読めます。私個人の予想してはDeep Learningを駆使したプログラムが今後どんどん強くなると思っています。 多くの若者にどうやって将棋プログラムを勉強すればいいですかと聞かれます。私... 続きを読む

O'Reilly Village/オラの村 - 『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ

2018/02/28 299 users O'Reilly Village オラ Dropbox 続編

コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『 ゼロから作るDeep Learning 』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日（水）から4月13日（金）までの1ヶ月半です。 レビューはDropboxのコメント機能を利用して行います。 Dropboxアカウントをお持ちの方はどなたでも参加可能です。 https://www.dropbox.com/sh/ev6a40fba... 続きを読む