「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。rishigami氏は、TensorFlow／PyTorchのモデル移植について発表しました。全2回。前半は、TensorFlow、PyTorchそれぞれのモデル実装の基礎と、それぞれの ...

前回、TensorFlowの例データを使って機械学習に成功した。 今回は自分のデータで学習しようと思ったけど、エラーが出た ...

今回からtensorflow基礎をスタートし、準備ができたところでRNNのLSTMや実装を再開しようと思います。 前回のRNNでもSimpleRNNには触れたのですが、やはりtensorflowの理解なしでは限界があると（私が）感じたので、tensorflowをこの機に学んじゃえ！って感じで書い ...

これまでAIの技術を手軽に使える子ども向けプログラミングの方法をいくつかご紹介してきました。今回は、「Scratch（スクラッチ）」上で、画像の機械学習をさせ、そのままプログラミングに活用できるツールをご紹介します。ここで使う「Scratch」は通常の ...

第3次AIブームの火付け役となったのは、従来のAI技術を大きく上回る精度を誇るディープラーニング技術です。ディープラーニングによって、画像認識や音声認識といった分野は目覚ましい進歩を遂げました。 今回の記事ではディープラーニングを扱う上で ...

Googleがオープンソースで開発している機械学習ライブラリ「TensorFlow」から、Windowsのネイティブ対応が削除された。「TensorFlow 2.10」がネイティブWindowsでGPUをサポートする最後のバージョンとなる。

この回から2回にわたり、画像認識のサンプルを通じて、Googleの提供するMobileNetの使い方と、トレーニング済みのモデルを生かす転移学習を理解します。この回では、静止画像を認識するサンプルを通じて、MobileNetの基本的な使い方を理解します（図1）。

AI（人工知能）モデルやAIアプリケーションを開発する上で、フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）の選択は需要だ。AI技術の中核を担う深層学習（ディープラーニング）モデル開発の主要 ...

ログインして、InfoQのすべての体験をアンロックしましょう！お気に入りの著者やトピックの最新情報を入手し、コンテンツと交流し、限定リソースをダウンロードできます。 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with ...

この回では、機械学習とTensorFlow.jsの基本を理解します。機械学習ライブラリとしてのTensorFlowでできること、機械学習の基本を紹介します。さらに、自身での作業に入る前に、どのようなことが実際可能になっているか、絵文字ハントゲームやパックマンの ...

「データサイエンティスト」という職種が今注目を集めており、企業での求人も続々増えています。加えて、プログラミング言語のライブラリからクラウドサービスまで、データ分析を行える環境が一気通貫で整いつつあります。データサイエンスを始める ...

「PyTorch」と「TensorFlow」は、深層学習（ディープラーニング）モデル開発のための機械学習フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）だ。どちらも無料のオープンソースフレームワークであり ...