「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 ...

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 ...

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 ...

Googleの開発者向けブログ「Google Developers」で、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習を使ったAI関連技術のソフトウェアライブラリ「TensorFlow」の事例として株式会社アールティの開発した「Foodly」が取り上げられた。 ばら積みの状態から、一 ...

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）。

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。

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 ...

AI（人工知能）モデルを開発する上では、「PyTorch」「TensorFlow」といった深層学習（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）を活用すること ...

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 ...

機械学習プラットフォームのTensorFlowで実行される、Pythonで記述されたディープラーニング用APIが「Keras」です。このKerasを拡張して画像分類、物体検出、画像分割、画像データ補強などを行うためのモジュール式ビルディングブロック「KerasCV」を使うと ...