Deep learning

はじめに AI作成や機械学習を行なっていて、著作権周りがややこしすぎると感じたため、自分なりにまとめてみようと思いました。色々な人の参考になれば幸いですが、読み進める前に以下の注意事項を必ず読んでください。 筆者は法律の専門家ではありません。 本記事の正確さを保証しません。内容が間違っている可能性があります。 本記事は分かりやすさのため、正しい定義で言葉を使用していない可能性があります。 法律は日々変わるものであるため、記事の公開日・更新日にご注意ください。 本記事を参考にして生じた損害等の一切の責任を負いません。 著作権・著作物・著作者とは 著作権：作品を創作した人が、創作された作品の使われ…

はじめに今回は前回の発展形です。 touch-sp.hatenablog.com 結果表示のスクリプトを変更してリアルタイムに顔部分のみにぼかしを入れてみました。 WSL2ではWebカメラの入力を受け付けないので今回もWindowsで実行しています。結果 Pythonスクリプト 学習済みモデルはGoogle Drive経由でダウンロード可能です。 詳細はGitHubに公開しているので良かったら見て下さい。 「realtime_face_detection」リポジトリの「realtime_blur」ブランチです。 簡単に再現できると思います。 github.com 参考サイトhttp://ni4…

はじめに今回は前回の続きです。 touch-sp.hatenablog.com せっかく学習したのでWebカメラからの入力に対してリアルタイム検出を行ってみました。前回の学習はWSL2で行いました。しかし、WSL2ではWebカメラの入力を受け付けないので今回の検出はWindowsで実行しています。 （WSL2で学習したモデルをWindowsで使用したということです。）Pythonスクリプト 学習済みモデルはGoogle Drive経由でダウンロード可能にしました。 簡単に再現できると思います。 詳細はGitHubに公開しているので良かったら見て下さい。 github.com

動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門作者:斎藤勇哉発売日: 2020/11/30メディア: Kindle版 目次 目次 目的 背景 準備 解析手法 1. JHU atlasをSiteAデータに位置合わせ 準備 ソースコード 結果 2. 絶対差マップの生成とJHU atlasを用いたサンプリング 準備 ソースコード 結果 3. 脳領域ごとに絶対差を図示 準備 ソースコード 結果 目的 多施設MRIデータに含まれる施設間差（MRI装置・撮像条件）の評価 施設間差補正後の評価 拡散定量値を用いて、施設間差を評価 背景 多施設で取得されたMRIデータは、施設ごとに異なる撮像装置および撮像…

こんにちは！こーたろーです。 毎日忙しくしています。 しかしながら、ブログで技術的なことを発信するのは結構リラックスできて、続けられそうな気がします。 今日のテーマはコチラです。 ai-scholar.tech

こんにちは！こーたろーです。 昨日は、データサイエンスのオンラインイベントに参加してきました。 皆さん、いろいろな現場での悩みなどがあり、データサイエンスの位置づけとは！みたいなことで盛り上がっていました。 データサイエンスは現場あって初めて価値がでますし、データがないと何も始まらないということが言われています。 早く現場でやってみたいですね。勉強だけでは技術的に身につかない部分が多いです。特にコンサルの部分。 それでは今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます！ 今日は、Googleの深層学習のアート適用プロジェクトMagenta（https://magenta.tensor…

動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門作者:斎藤勇哉発売日: 2020/11/30メディア: Kindle版 目的 準備 アクセストークンの取得 SlackチャンネルIDの確認 Slackのあるチャネル内の投稿に、自動いいね 使用するAPI コード 使用するAPI コード Slackから投稿コメントを一括収集 使用するAPI コード 結果 目的 Slackのあるチャネル内の投稿に、自動いいね Slackで自動ダイレクトメッセージ Slackから投稿コメントを一括収集 準備 アクセストークンの取得 Slack APIを使用するためには、アクセストークンが必要である。次の手順で、アクセ…

以前Autogluonを使ったObject Detectionでロボットパネルを検出する課題に取り組みました。 touch-sp.hatenablog.com 学習データ作成のために動画を撮影しました。 その動画ファイルを含めてスクリプトをGitHubで公開します。 github.com 良かったら使用してみて下さい。 簡単に再現できます。

こんにちは！こーたろーです。 Deep Learning の2021年度の学習計画をそろそろ立てようかと思っています。 いい参考書などありましたら教えて頂けると幸いです。 それでは今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます！ 今日は、「mimi」というWebAPIサービスを利用していきます。 こちらは、フェアリーデバイセズ株式会社が提供しているものです。 mimiのアカウント作成 アプリケーションIDおよびクライアントIDの発行 アクセストークンの取得 音声認識を試す mimi🄬 ASR 版 mimi🄬 ASR powerd by NICT版 機械翻訳を試す 音声合成を試す

こんにちは！こーたろーです。 本日も【図解速習DEEP LEARNING】の自然言語処理を行っていきます。今回は、seq2seq（sequence to sequence）を使って、スペイン語から英語へ翻訳してみます。 必要なライブラリのインポート データセットをダウンロードする データセットの前処理 前処理の定義 使用データセットの制限による実行時間短縮 tf.dataデータセットの作成 モデルを作成 GRUを定義 エンコーダを定義 デコーダを定義 エンコーダ・デコーダ作成 オプティマイザーと損失関数を定義 チェックポイントを定義し、学習途中の状態を保存できるようにする モデルの学習 モデル…

こんにちは！こーたろーです。本日もやってまいりましょう！【図解速習DEEP LEARNING】の自然言語処理の課題です。今回は、テキストの生成ということで、RNNを用いて作成していきます。 必要なライブラリーのインポート データセットのダウンロード データの前処理 モデルの構築 モデルを訓練する テキストを生成する

こんにち！こーたろーです。本日は、こちらの記事についてです。wired.jp

2/1～2/28の出来事がリリースされました。 技術・開発関連 AtCoderを続けています。2月末点で参加回数23回、Rating496→616。 読み終えた本 ツベルクリンムーチョ（森 博嗣） みうらじゅんと宮藤官九郎の世界全体会議（みうら じゅん,宮藤 官九郎） 声が出なくなったので、会社を辞めて二人暮らし始めました。（神戸遥真） 古くてあたらしい仕事（島田 潤一郎） 参加イベント インフラエンジニアBooks#6 北山晋吾氏・横地晃氏と読む「Ansible実践ガイド 第3版」 AWSの基礎を学ぼう 特別編 最新サービスをみんなで触ってみる はじめての機械学習 JAWS-UG CLI専門…

CODE for YAMATOKORIYAMAの取組みの一環として, 「Kingyo AI Navi」[1]なる金魚の種類識別を活用したアプリ開発を行っている. 金魚の写真から品種の分類モデルを学習するために, いろいろな金魚のデータを収集しているが, 金魚データからアート風作品を作ることにも興味がある.今回は金魚の写真からStylized Neural Painting[2][3]を使用して絵画風作品を作ってみた. 関連記事： ・金魚AIアートにチャレンジ!! (1) ・金魚AIアートにチャレンジ!! (2) Deep Learningで写真から絵画を作り出す技術は以前にもあったが, 今回の…

先日Tensorflowにて顔画像から年齢や性別が推定できるコードを動かしてみました。 elsammit-beginnerblg.hatenablog.com環境構築に手こずりましたが結果はまぁまぁ。 ただ、せっかくなのでカメラからキャプチャした人物の判定を行いたい！！ と思い立ち、今回のコードを改良してキャプチャから動的に年齢・性別が予測できるようにしました。今回はこちらをまとめておこうと思います！！ゼロから作るDeep Learning ?Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 ■とりあえず動かしてみる ■現状の処理時間測定 ■顔検知や顔輪郭収集時間短縮 ■検知した顔から年齢・性…

DF-VO: What Should Be Learnt for Visual Odometry? DF-VO: What Should Be Learnt for Visual Odometry? Mar1 2021 Under review By Huangying Zhang et al. Deep learning ベースのVO手法はgeometricalな情報を使わないので、従来の手法より劣る DLベースの深度推定と、optical flowによる幾何的なトラッキングを組み合わせた手法DF-VOを提案 DLベースの深度推定によってscale drift問題が解決する CNN-SLAM…

×708 【自衛隊】そうだ 雪山、行こう。【7普連公式】 - YouTube ×536 Deep Learning Activation Functions using Dance Moves : learnmachinelearning ×295 10年間の修理受付を家電メーカーに義務付ける法律が可決 - GIGAZINE ×181 cocoa/CONTRIBUTING.md at master · cocoa-mhlw/cocoa · GitHub ×76 インド発SNS「Koo」がツイッターの脅威になる可能性、米国一強ソーシャル市場の未来 | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーシ…

VGG16, VGG19 summary() VGG16 の summary() VGG19 の summary() まとめ VGG16, VGG19 画像認識の学習済みモデル、VGG16 と、 VGG19 というのがあります。 16, 19 というのは層の数だそうです。勝手に、2016年、2019年みたいな意味かと勝手に思ってました。 qiita.com tensorflow.keras には VGG16, VGG19 が含まれており、簡単に利用することができます。 from tensorflow.keras.applications import VGG19 # weights に ima…

はじめに この記事はE資格対策を含め、ＡＩ（人工知能）に関する学習で活用した参考文献を記録したものです。勉強した本、勉強しようとしている本を逐次追記していきます。 （当面はAmazonのリンク先を引用します…） 参考文献リスト 深層学習 (日本語) 単行本 – 2018/3/7 ​AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層…

さて、今日の出来事だが、繁華街にある本屋へと行ってきた。理由としては、昨日の宣言通りディープラーニング等の情報を集めるためだ。とりあえず2冊ほど書籍を購入して帰ることにした。 購入した書籍は以下の2冊である。 “キーワード集中解説"で最短合格 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 対策テキスト 作者:金井 恭秀,岩間 健一,加藤 慎治,村松 李紗 発売日: 2021/01/29 メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅 発売日: 2016/09/24 メディア: 単行本（ソフトカバー） …

はじめに 本記事では，ゼロから作るDeep Learningを読んで自分が後から忘れそうなことを点々と記録する．間違ったこと書いていたら，指摘していただけると幸い． ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者:斎藤 康毅発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー） 3章．ニューラルネットワーク 出力層で使用する活性化関数は，回帰問題では恒等関数，2クラス分類問題ではシグモイド関数，多クラス分類問題ではソフトマックス関数を一般的に利用する． 恒等関数 入力をそのまま出力する関数． シグモイド関数 出力の値を0から1に押し込め…

カスタマーサクセス部 研究チーム Chief Research Officerの西鳥羽 Jiro Nishitoba (@jnishi) | Twitter です。レトリバ全体の研究開発の取りまとめをしています。 微分可能重み付き有限状態トランスデューサー(Differentiable Weighted Finite-State Transducers)の紹介をします。

こんにちは！こーたろーです。 毎日忙しくしています。 しかしながら、ブログで技術的なことを発信するのは結構リラックスできて、続けられそうな気がします。 今日のテーマはコチラです。 ai-scholar.tech