Microsoft Computer Vision APIのキャプショニングの性能がイケてるらしい。 画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita 最近の画像認識の実力～MS の最先端の研究成果 Computer Vision API を Python で使ってみた - Qiita 日本語キャプシ…
サーバレスなアプリケーションを構築するためのツール Serverless Framework で Python3系が使えるようになったということを最近知って dev.classmethod.jp の記事を参考に使ってみました。 ただ、 sls invoke local とローカルでファンクションを実行すると…
4歳の息子がひらがなの練習をしているとき、たまたま 普通の鉛筆ではなくステッドラーのシャープペンシル を使うことがあった。 そしたら、普通の鉛筆だとグー握りしてしまうのにこのシャープペンシルだと自然とちゃんと握れて、またすごく書きやすそうでは…
React.jsで作ったスライドショーアプリをCordovaでネイティブアプリ化しました。ƪ(•◡•ƪ) github.com いくつかハマった点があったのでまとめておきます。 なお、アプリ化の手順に関しては以下のサイトが大変参考になりました。♪(・ω・)ﾉ qiita.com Cordovaの…
先日、React.jsの練習Webアプリ（スライドショー）でBGM機能としてYouTube埋め込み動画の自動再生を実装しました。 自動再生は以下のように埋め込みURLにautoplay=1のパラメータをつけることで実現できます。 <iframe width="854" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/B2fPYlGKdXM?autoplay=1" frameborder="0" allowfullscreen></iframe> が、モバイル端末では自動再生されないことが判…
React.jsの練習としてスライドショーアプリを作ってみました。 React Slideshow Sample 単なるスライドショーでは面白くないのでBGMをYouTubeから検索して流せるようにしました。 検索ボックスに曲名などのキーワードを入れてボタンをクリックすればYouTube…
最近、「博報堂のすごい打ち合わせ」という本を読みました。 https://www.amazon.co.jp/dp/4797391340 「5割雑談でも最高の結論を導き出す博報堂の打ち合わせ術」というそそる内容で始まります。。 面白い内容で通勤の帰りの電車の中で一気に読破してしまっ…
ABCDE! って何よ?! って思われたと思いますが イノベーションを生むのに必要になってくると思われる資質や要素を昔考えてみたことがあって今日はそれというかその覚え方を紹介してみます。 A ・・・ Analysis、Abduction、AI B ・・・ Business domain knowl…
果たして転移学習で改善するのか?! やってみました! （(p・ω・q)） chainerで転移学習をするにあたって以下の記事を参考にしました。 Chainerでファインチューニングするときの個人的ベストプラクティス - Qiita chainerのAlexnetを用いてFine Tuningをする …
FloydHubはディープラーニング向けのHerokuという位置付けのPasSサービスです。 Herokuはいつもお世話になっているので（無料プランだけど…）この触れ込みを聞くと試さずにはいられません。。 (￣ー￣) ということで、使ってみました。 （注）2017/10/1から…
「競走馬のパドック画像から距離適性をディープラーニングで予測する」の記事で競走馬のパドック画像をせっかく収集したので パドック画像を検索できるアプリケーションを作ってみました。 こちらです。 (｀・ω´・)✧ https://padock-photo-search.herokuapp.…
UdacityのDeep learning基礎講座のSirajのCoding challenges 、更なるスキルアップを図るにはうってつけと思いつつも受講中はスルーしてました。。 (￣ー￣； 修了できたのを機にこれからやろうと思い、とりあえずソースコードの在り処をまとめてみました。 …
1月末から始まり約4ヶ月にわたったUdacity Deep Learning Nanodegree Foundation、無事に修了できました。 :-) ブログ用に講座のトップページをキャプチャしてみたんですが599ドル ?! Oh My God、200ドルも値段上がってるよー ((( ；ﾟДﾟ))) 費用対効果につい…
まだまだ改善したいですが競馬の祭典ダービー当日ということでいったん現状をまとめてみます。 やりたいこと 短距離馬と長距離馬は馬体の特徴が違うと言われています。 それをAIで判別できるようにしたい! というのが今回の試みです。 パッと見た瞬間に、胴…
CS231の講義の関連動画を辿ってAndrew Ng先生がNIPS2016で行った講演「Nuts and Bolts of Applying Deep Learning」を見つけました。これがすごく面白い内容だったので超主観的にポイントをまとめてみます。 講演のビデオやスライド、Web上で見つけたブログ…
React VRで使うパノラマ画像のサンプルとしてストリートビューの画像を使いたいなーと思ってネットで探したら extract-stretviewというツールを発見しました。 これがなかなか良かったので紹介します。(^○^) www.npmjs.com インストール $ npm install extra…
先日React VRがリリースされました。 以前VR系のベンチャー会社で働いていたので VRと聞くとつい触ってみたくなります。 (￣ー￣) 以下の記事を参考に、Cordovaを使って React VR で作った Webアプリ を スマホアプリ化 してみました。 qiita.com インストー…
事件発生! Ubuntuマシンで毎回パッケージアップデートのダイアログが出てウザいので何気なくパッケージアップデートを実行しました。 そして翌日、いつものように学習プログラムを走らせる と、 あれ、GPUのエラー ?!?! $ nvidia-smi してみる。 NVIDIA-SMI …
Karpathy先生のCS231nの講義スライドも使いつつ覚えておきたいポイントをまとめてみます。 畳み込み（Convolution）のイメージ図 ポイント 入力のdepthとフィルタのdepthは同じ。フィルタを適用して1つの値を出力 フィルタをスライドさせながら適用して 1枚…
パドック画像から競走馬の距離適性を推測する学習をしてみたけど性能が全然よくない…! ヒィィ (ﾉﾟρﾟ)ﾉ う〜ん、やっぱりデータのサンプル数が少なすぎるのかな・・ ということでchainerのCIFAR-10のサンプルコードを使って学習データ数と認識精度の関係をち…
Udacityのディープラーニング講座の中で使うTensorFlowのバージョンが1.0となっていてCUDA7.5だと動かない… (>_<) ということで自宅PCのCUDAを7.5から8.0にアップグレードしました。 今まで自分にとって開発環境のアップグレードは鬼門で 今まで動いていたも…
今日は誤差逆伝搬法（Backpropagation）について書いてみます。 Karpathy先生のCS231nの講義が秀逸すぎるのでそれを見れば十分です! (◍•ᴗ•◍) 講義ビデオ: CS231n Winter 2016: Lecture 4: Backpropagation, Neural Networks 1 - YouTube 講義スライド: http:…
誤差関数の最小化問題 機械学習が何をやっているか、、一言で言えば 誤差を最小化するを見つける ということになります。 関数の最小値を求めると言えば高校の数学でも微分を使って最小値を求めていましたが、機械学習の最小化問題は枠組みが少し違っていま…
前回でパドック画像を収集しました。今回は各パドック画像のラベリングを行い学習データを作ります。 距離適性の計算 これまたnetkeibaにお世話になります。m(._.*)m netkeibaの各馬のデータには 適性レビュー というデータがあります。 この適性レビューの …
UdacityのDeepLearning基礎コース、Week3以降は週5-6時間程度でレッスンコンテンツは一通りはこなせています。 ただ、後でしっかり復習しないと身につかない感じはあります。。 そりゃそうですよね、、世の中そんなに甘くない。(;^_^A 今日は行列の積につい…
次の例のようにCNN (Convolutional Neural Network) で何か面白い分類をやってみたい gigazine.net MNISTやCifar10と言ったような練習用のありきたりのデータではなく何かcoolな題材はないかな〜と考えていたところ、、 馬体から短距離馬と長距離馬を見分け…
Udacityの Deep Learning Nanodegree Foundation の Week1 が終わりました。 シラバスでは学習時間の目安は 3-4 hours per week と書いてありましたがかれこれ20時間近く費やしています。。ヽ(；´Д｀)ノ 誤差の逆伝搬の詳しい仕組みとか今までスルーしてきた…
4才の息子が"パパの大好きなスターウォーズ"のダースベイダーを作ってくれました。 おぉ、言われるとそう見えてきます。。（＾ ＾） ちなみに、おしっこもできるように穴を開けた そうです。 子どもの頭の柔軟さを改めて感じた週末でした。
Udacityのディープラーニングのナノ学位基礎コースを受講登録しました。 お値段 399ドル !! 住宅ローン残高がモリモリ残っている中それなりの投資額にガクブルしましたが来たるAI時代のビッグウェーブに飲み込まれないようにディープラーニングを学ばないわ…
RNN (Recurrent Neural Network) を使って何かをやってみようと前々から考えてましたがネタが思いつかない・・・ ・・・・・・・・・・・・・・・ ・・・ ありました！ 競走馬の名前を生成してみよう ということで早速やってみました。 名前を題材にしたワケ…
