是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。 译者简介: 陆宇杰 众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用,对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。 目录 ··· 目次 まえが...
DeepLearningShogi(dlshogi) 将棋でディープラーニングの実験をするためのプロジェクトです。 基本的にAlphaGo/AlphaZeroの手法を参考に実装していく方針です。 検討経緯、実験結果などは、随時こちらのブログに掲載していきます。 http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ ダウンロード Releasesからダウ...
東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事。著書に『ゼロから作る Deep Learning』、翻訳書に『実践 Python 3』『コンピュータシステムの理論と実装』『実践 機械学習システム』(以上、オライリー・ジャパン)などがある。
直感Deep Learning 本リポジトリはオライリー・ジャパン発行書籍『直感Deep Learning』(原書名『Deep Learning with Keras』)のサポートサイトです。 サンプルコード ファイル構成 フォルダ名説明 ch01 1章で使用するソースコードとライブラリ導入に必要なrequirements.txt ch02 2章で使用するソー...
Deep Learning Toolbox には、アルゴリズム、事前学習済みモデル、およびアプリを使用したディープ ニューラル ネットワークの設計と実装のためのフレームワークが用意されています。
次の内容で multi-model-server-compile.py という Python スクリプトを作成します。このスクリプトは、 ResNet50 モデルを Inferentia デバイスターゲットにコンパイルします。 import mxnet as mx from mxnet.contrib import neuron import numpy as np path='http://data.mxnet.io/models/image...
使用を開始するには、Amazon EC2 コンソールに移動し、Deep Learning AMI Neuron (Ubuntu 22.04) と呼ばれるNeuron Multi Framework DLAMIを使用してtrn1.32xlargeEC2 インスタンスを起動します。 起動した EC2 インスタンスに接続したら、大規模言語モデル (LLM)を提供するオープンソースツールである...
こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの辻です。2020年初となる第10回目の ML@Loft は1月に Deep Learning フレームワークと推論をテーマに開催しました。 ML@Loft は機械学習のお悩み相談イベントで、目黒の AWS Loft Tokyo で2019年4月より毎月開催しています。AWS をお使いのお客...
新しいAssistant for Deep Learning Text Classificationは、Transformers BERTモデルを使用して、これまでにないテキスト分類を実現します。それにより、従来の機械学習テキスト分類に勝るビジネスの課題を解決する上で役に立つ5つの利点を提供します。約150の英単語からなるテキスト データをカテゴ...
Python プログラミング(Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn) JupyterNotebook, JupyterLab, Google Colab, VSCode データサイエンス・データ可視化の基礎 機械学習・DeepLearningの基礎理論・実装(Pytorch, Keras, TensorFlow) GISを活用したデータ分析と可視化 ...