機械学習のためのソフトウェアライブラリ。Googleがオープンソース化し、商用も可能なApache2.0ライセンスで提供している。
どもです。 何なんですかこれは一体！？？というくらい相変わらずバタバタしてます。 もう本気でワケがわからん！！！ ひとまず、、、『セピ傘』こと、『セピア色の傘立て 流れ降る星の雨音』の最新話は、明日のどこかのタイミングで更新予定です。 cafe.shikanotsuki.me 『セピ傘』は、話の流れとしては前からあった『エーデルシュティメ』の派生作品でしたが、今書いてるお話を年内に完結予定となります。しばらくは休載になるかな〜と。最近は書きたいものがずれてきてるというのに気づいてしまったため。 新年となる来年からは、全く新しいお話を書き始める予定で、裏でその構想中です。 もう少しラブコメ感を出…
youtu.be Pythonプログラミングで姿勢推定を実装する AI技術とディープラーニングの発展により、様々な分野で革新的な取り組みが進んでいます。そんな中、3DCGモデルをAIで動かすという計画に取り組んでいます。 人物の姿勢推定を実現するために、PythonのTensorflowライブラリを用いて実装を行いました。当初はPytorch yolov7ライブラリで試しましたが、うまく認識できず断念。しかし、Tensorflowに切り替えたところ、見事にキーポイントを認識し、ビジュアルとして出力することに成功しました。 VFXで使用されるフェイストラッキングよりも精度が高く、非常に満足のいく…
(2023-11-13 初稿) 筆者は、これまで以下の記事をアップし、docker環境を利用してきた。 Debian 11(Bullseye)にDockerのインストール Dockerでpython3の環境を作る DockerでTensorflow環境を作る DockerのrootlessでTensorflowを使うメモ Dockerのコンテナやイメージの整理メモ Debian 12(bookworm)の Docker で Tensorflow を動かす まずは、お約束の筆者の環境。以下のとおり。 $ docker -v Docker version 24.0.7, build afdd53b…
(2023-10-25 初稿 - ) Debian 11 (bullseye) から Docker で、TensorFlowを使ってきたけど、12(Bookworm)もマイナーアップデートしていることだし、そろそろDockerの環境を入れ替えて末永く使おうと思った。 Debian 11(Bullseye)にDockerのインストール Dockerでpython3の環境を作る DockerでTensorflow環境を作る Dockerのコンテナやイメージの整理メモ ネットで検索すると、Debianのpythonが新しすぎるとか、apt がうまく動かないとかの記事があったけど、結論から言うと、問題…
機械学習を用いた画像解析アプリを作りたくてTensorflowの導入を試みましたが、すんなりとインストールすることは出来ませんでした。 今後同じような事象に発生するかもしれないですし、私と同じような事象に見舞われている方のお役に立てればと思い、記録を残します。 以下にエラーが発生した状況（環境）と発生したエラーの詳細を記します。 *************************************** 動作環境 日時：2023年6月2日 参考：Udemy 【画像判定AIアプリ開発・パート１】Tensorflow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門 OS ：Windo…
コンピュータビジョンは、コンピュータを使用して視覚的な情報を処理することを指します。TensorFlowは、機械学習や深層学習のためのオープンソースプラットフォームであり、コンピュータビジョンにも利用されています。TensorFlowを使って、Pythonで画像認識を行う方法について説明します。 TensorFlowのインストール TensorFlowを使うには、まずTensorFlowをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、TensorFlowをインストールできます。 pip install tensorflow データセットのダウンロード 画像認識を行うために、データセ…
takuya-katumi.hateblo.jp 前回↑ GPT-3.5-Turbo たくやかつみです。明日にも失踪しかねない経過観察を始めてしまいましたがモチベーションがあるうちはぼちぼち進めていこうと思います。 なんだかんだあって現在はキャラクターを自作することにしました。ほとんどのできる開発者はChatGPTのAPIを組み込んでいるわけですが僕は使わないことにしました。逆張りとかじゃないです。 理由としては制約が大きいと言うことそもそもAPIを使用するにあたって、GPTはかなり強いAIですから当然使用料がかかるわけです。いうて200万ワードでやっと1ドルというレベルなのでほぼ無料なのです…
こんにちは、参禅町です。今回は、Raspberry Piにpipコマンドでtensorflowが入らなかった時に行った入れ方について話したいと思います。 原因と解決法 PyPIにラズパイ用のtensorflowが登録されていないことが原因であるため、対応するensorflowをビルドするか、既にビルドされたものを使用すればインストールできます。今回の場合は、以下のリンクにある既にビルドされたもの(whlファイル)をダウンロードしてインストールします。 github.com 環境 機種: Raspberry Pi 3 model B+ OS: Debian GNU/Linux 11 (bulls…
こんにちは。 今回は音声と演奏を分けるSpleeterを使用してYoutubeから動画をダウンロードして音声と演奏を分けてみようと思います。 こんなことができるようになります。 www.youtube.com Spleeter インストール コード (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Spleeter Spleeterとは音楽ストリーミングサービス「dezzer」が公開しているオープンソースのTensorflowをつかったAIの演奏分離ライブラリになります。 Deezer Research - Spleeter GitHub -…
こんにちは。 今回は以前作ったVGG16ベースで作った画像分類器をSequentialからFunctionalでモデルを作り直そうと思います。 以前作った画像分類器の記事はこちら。 aki-lab.hatenadiary.com Sequential Functional (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Sequential 前回はSequentialモデルでVGG16をベースとして前段にデータ拡張、後段に全結合層を追加していました。 具体的なコードはこんな感じ。 実際にモデルを確認してみます。 上記コードで作ったモデルに対…
この連載では、Pythonについて色々な形で再学習に取り組んでいます。前回の記事はこちらになります。 hirocom777.hatenadiary.org 前回は、プロパティデコレーターを学びました。 インスタンス変数の管理が楽になります。 さて、この連載も始めて1年近くなりました。ここで一区切りしておこうと思います。今回はまとめです。あらためてPythonとは何なのでしょうか。 Pythonとは何なのか 基本的にPythonはC言語で実装されています。Pythonの構文もC言語の影響を受けています。以下はPythonのリポジトリです。 https://github.com/python/cp…
プログラミング言語として人気のPython、皆さんは使っていますか？ 「Pythonやってみたいけど何から始めれば良いか分からない・・・」と感じている方のために、初心者でも安心してPython環境を構築できるガイド記事を作成したので是非読んでください！ ↓ 初心者でも迷わない！MinicondaでのPython環境構築とJupyter Notebookインストールの安心ガイド - ゼロからの業務効率化ノート
2024年12月19日に、QYResearchは「人工知能トレーニングサービス―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2024～2030」の調査資料を発行しました。本報告書は、人工知能トレーニングサービスの世界市場を分析し、主要企業の売上、動向、市場規模、市場シェア、ランキングなどを掲載しています。また、地域別、国別、製品タイプ別、用途別に市場を分析しています。2019-2030年の売上に基づいて、人工知能トレーニングサービスの市場規模を推計と予測しています。企業が事業成長戦略を策定し、競争環境を評価し、市場ポジションを分析し、人工知能トレーニングサービス関連情報に基づくビジ…
aptpod Advent Calendar 2024 12月19日の記事を担当します、intdashグループの野本です。 普段からエッジデバイスでのコンテナ化やAIモデルの利用に携わっており、その調査を兼ねてIntel® Deep Learning Streamer（以下、DL Streamer）を試してみました。 特に、最近Dockerでのインストールがサポートされたとのことで、手軽に始められるようになった点にも注目しています。*1 本記事では、このDL Streamerを使った映像推論の手順や実践例をご紹介します。 Intel® Deep Learning Streamerとは DL S…
数ヶ月前に今さらだけどDonkeyCarに興味を持ち出し、ゼミ生有志を募って勉強会を始めました。 Donkey Car 毎週、月曜日の２，３限のゼミのあと、４限（15:00〜16:30）の１時間だけ活動してきました。 ちなみに最初に思い立ったときの成功イメージは、学術的なことは置いておいてみんなでDonkeyCarの実機でレースをして楽しんでいる、でした。しかし、現実はそう甘くなかったのでした。。。💦 memorandums.hatenablog.com まずやったのが、DonkeyCarの実行環境の整備とシミュレータの稼働でした。そもそもあまりPythonをまじめに使っていなかったのでpye…
生成AIを勉強したい！ド素人がプロになるにはどうしたらいいの？ はい。すでにプロの人に直接教えてもらうのが、最短かつ最も確実な方法です。独学で学ぶより、はるかに効率よくスキルアップできます。 とは言え、生成AIを学べるスクールは日々増え続けて、群雄割拠の状態。どのスクールを選ぶべきか？迷っている人も多いのではありませんか？ こんなあなたに！ ✔生成AIを学べるスクールを知りたい ✔初心者でもOKなスクールはどこ？ ✔どのスクールがコスパが高い？ ✔生成AIスクールを比較したい ✔生成AIスクールを選ぶポイントは？ このような悩みや疑問を解決します。 生成AIの活用スキルは、AIと共に生きる時代…
ABEJA でエンジニアをしている石川です。これは ABEJA アドベントカレンダー 2024 の 18 日目の記事です。 CoreML で機械学習モデルを動かす swift-transformers を試す Mistral 7B モデルを動かす swift-transformers で推論を実装する Python で動かしてみる CoreML モデルに変換 Swift で動かす パフォーマンス We Are Hiring! macOS/iOS で機械学習モデルを動かすにはいくつかの方法がありますが、Apple シリコンの能力を十分に引き出すためには CoreML を使うのが最適です。 Pyt…
cuDNNとは？ cuDNNは、NVIDIAのGPU上で深層学習の計算を高速化するためのライブラリです。cuDNNを使用することで、深層学習モデルの学習や推論を高速化することができます。 cuDNNが必要になる場面 cuDNNは、特に以下のような場合に必要となります。 深層学習モデルの学習: 大規模なデータセットを用いたニューラルネットワークの学習は、膨大な計算量を必要とします。cuDNNは、畳み込み、プーリング、活性化関数などの演算を最適化し、学習時間を大幅に短縮します。 深層学習モデルの推論: 学習済みモデルを用いて新しいデータに対する予測を行う推論においても、cuDNNは高速化に貢献しま…
はじめに Pythonによるベイズモデルの実装をきちんと学ぼうと思い，森賀新・木田悠歩・須山敦志 著 「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」を読むことにした。本記事は，第4章「潜在変数モデル」のうち隠れマルコフモデルに関する読書メモである。 本書の紹介ページ www.kspub.co.jp 目次 はじめに 目次 4.4 隠れマルコフモデル 4.4.1 モデル概要 4.4.2 実装 パッケージのインポート データの準備 MCMCによる事後分布のサンプリング 潜在変数の推論 まとめと感想 参考サイト 4.4 隠れマルコフモデル 隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model)は，…
以前から勉強しようと思っていたプログラミング。 やはり目的がなく宙ぶらりんになっているため、ブログの記事を書くことを目標にしながら練習をしていこうと思います。 そのために一回効率のいい学び方をAIちゃんに聞いてみました。それを個人的にアレンジして勉強していこうと思います。個人的なメモの意味も含めて。 めざせ脱プログラミング初心者！
はじめに Pythonによるベイズモデルの実装をきちんと学ぼうと思い，森賀新・木田悠歩・須山敦志 著 「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」を読むことにした。本記事は，第4章「潜在変数モデル」のうち状態空間モデルに関する読書メモである。 本書の紹介ページ www.kspub.co.jp 目次 はじめに 目次 4.3 状態空間モデル 4.3.1 モデル概要 : ローカルレベルモデル 4.3.2 実装：ローカルレベルモデル データの準備 事後分布の変分推論 予測分布 4.3.3 モデル概要 : 構造時系列モデル 4.3.4 モデル概要 : トレンド成分 4.3.5 モデル概要 : 季節成分 …
近年のAI技術では、すでに学習済みの大規模モデルをベースにして特定の用途に適応させる「ファインチューニング」が注目を集めています。GPTやBERTなどの事前学習済みモデルを使い、効率的にカスタマイズを行うことで、幅広い分野で高い精度を実現することが可能です。 本記事では、ファインチューニングの概要、メリットと課題、さらに具体的な手順や活用例について解説します。 ファインチューニングとは？ ファインチューニングとは、大規模な事前学習済みモデル（Pre-trained Model）を特定のタスクに最適化するために再学習させるプロセスを指します。 例えば、以下のような場面で活用されます： BERTモ…
興味のある新刊書籍を羅列してます。
近年、AI（人工知能）は多くの分野で活躍しています。 特に、ビットコインなどの暗号資産（仮想通貨）予測や競馬予想のように、膨大なデータを扱う分野ではAIの力が大いに役立ちます。 既存の株価予測や競馬予想のサービスは充実していますが、自分でデータを解析し、独自のAIモデル（bot）を作りたいと考える人も多いでしょう。オリジナルのモデルなら、自分の戦略やこだわりを反映できる点が魅力です。 本記事では、初心者が自作のAIを使って株価や競馬の予測を行うための基本的なアプローチを解説します。 興味を持っている方は、自分だけの予測モデル、AI自動売買システムを作ってみましょう。 【AI自動売買bot】ビッ…
はじめに Tenstorrentの tt-xla Googleの下記の「PJRT: Simplifying ML Hardware and Framework Integration」に対応しようとしているようです。 opensource.googleblog.com これができると、 Tensorflow JAX PyTorch が動くようになるようですね。 OpenXLA OpenXLA については、ここにありますね。 OpenXLAの関連ブログ vengineer.hatenablog.com vengineer.hatenablog.com tt-xla github.com 内部的に…
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