またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog 自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
Windows & プロキシ配下でPythonを開発する君へ - Qiita
まず言っておくべきなのは、もしあなたがMacかLinuxを持っているならPythonはそれらで開発したほうがいいということだ。 WindowsでのPythonはかなり手間になる。しかし俺のPC、というかWindows以外選択肢がないんだよという方に向け、PythonをWindows、また同じく躓きの元になるプロキシ配下で行う場合の注意点をまとめておきます。 Pythonのインストール これは迷うことなく、Downloadページから・・・と思いきや、そうではなくこちらからダウンロードすることをお勧めしたい。 Miniconda Minicondaとは、Pythonに数学系処理のライブラリをガッツリ詰め込んだAnacondaのライト版である。 本家PythonでなくMinicondaを入れる最大の理由は、condaコマンドである。 Pythonにおけるパッケージインストールツールであるpipは
Iconfinder: 画像データの重複チェックのアルゴリズム - ワザノバ | wazanova
http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 Iconfinderは以前、500 Startup Fundのデモdayでプレゼンするのを見た記憶があります。それから資金調達もできたようで、無事生き残ってますね。 アイコン等の画像ファイルの検索 & 販売をするサイトですが、悪いユーザがIconfinderから画像をダウンロードした後に、そのまま、もしくは多少改変して、Iconfinderにアップして販売しようとする不正行為があるようです。その対策のための検知アルゴリズムについてブログで紹介しています。 一般的な画像データをハッシュ化するアルゴリズムでは、画像のごく一部
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
ミクさんを３Ｄプリンターで出力してみる
昨今なにかと話題の３Ｄプリンター。 で、これを使ってミクさんの３Ｄフィギュアを作れるのか？と思い、いろいろ調べてみたメモです。 データ作成編 ミクさんにポーズを付けてみる(自力編) ミクさんにポーズを付けてみる(VPD編) ミクさんにポーズを付けてみる(VMD編) STLのサンプル STLのサイズやエラーチェック（エラー修復の仕方） データ作成編 まず３Ｄプリンターを使うとして、データの形式は何だと調べてみたら、STLというファイル形式なら３Ｄプリンターで読めるらしい。 (正式には、Stereolithography形式。オブジェクトの形状は、三つの頂点の座標と法線ベクトルにより定義される三角形ポリゴンなので、メタセコなどでアクセサリを作る場合などでは、面の向きに注意が必要。所謂、反時計回りでポリゴンを作るってやつ) STLファイルについて データ作るのに金に糸目はつけない！！という強気の
機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
SimString - A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
Não Aqui! » SimString (類似文字列検索ライブラリ) 1.0 released
SimStringという類似文字列検索ライブラリをBSDライセンスでリリースしました．類似文字列検索とは，文字列集合（データベース）の中から，クエリ文字列と似ているものを見つけ出す処理です．コンピュータは，正確に一致する文字列を探すのは得意ですが，表記揺れに出くわすと，途端に対応できなくなります．例えば，「スパゲティ」に対して，レストラン情報などを返すサービスにおいて，「スパゲッティ」や「スパゲティー」などの表記揺れが検索クエリに与えられると，通常のデータベースでは情報を提示することが出来ません．類似文字列検索を用いると，表記揺れが検索クエリに与えられても，「スパゲティ」という既知語を代替クエリとして提案したり，「スパゲティ」の情報をダイレクトに引き出すことができるようになります． 似てる語を探す技術って，文字列処理の基本中の基本で，自然言語処理では当たり前のように使われていてもおかしくな
OSSの類似画像検索プロジェクト Apache alike のご紹介 - 株式会社ロンウイット
alike での類似画像検索の主要な部分は上記の既存OSSを利用しているため、alike 自身は非常にコンパクトな構造になっています。下図にalikeのアーキテクチャを示します。 Apache alikeのデモ 下記のリンクをクリックすると、類似画像検索を体験できます。リンクをクリックして表示された画面の一番上の画像が「検索元」の画像で、2番目以降の画像が検索元と似ていると判断された類似画像一覧です。Luceneにより「似ている順」に表示されています。 http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full/ukbench01700.jpg http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full/ukbench01990.jpg http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full
Dropbox のスケールとか
Python なサービス みんな大好き Dropbox のスケールとかメモ。以下のページ辺りからピックアップ。Parted? みたいなので、続編がでたら追記するかも。 Scaling lessons learned at Dropbox, part 1 (comment) Dropbox - Startup Lessons Learned (slideshare) Dropbox -Yコンビネーターが生んだスタートアップの軌跡と未来 - スケール関係ないですが、2006 年当時はオンラインストレージサービスがいっぱいあったようで、VC から資金調達したときのやり取りがおもしろい VC "クラウドストレージサービスなんて腐るほどある" Drew "なにか使ってるのありますか？" VC "NO" Drew "..." 完璧で、スケーラブルで、クロスプラットフォームなクラウドストレージ！当時、プ
Rubyの会社でPythonistaが3ヶ月生き延びた話
ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ
[Python] eclipseにPython開発環境（PyDev）を構築する - 開発の覚書
当ブログの過去記事として、Pythonのインストール方法を紹介しています。 【参考：過去のブログ記事】 Pythonのダウンロード：http://www.brainchild.co.jp/blog/develop/2010/08/python-download.html Pythonのインストール：http://www.brainchild.co.jp/blog/develop/2010/08/python-install.html しかし、Pythonを動かすだけでしたら上記記事のソフトをインストールしておけば良いのですが、実際にプログラムを開発しようとなると、それだけでは快適な開発環境としてはいまいちです。 開発環境のIDEとして、eclipse上でPythonのプログラムが作成できればかなり快適になると考えています。 そこで、eclipseでPython開発を行うためのプラグイン「P
Apache Libcloud is a standard Python library that abstracts away differences among multiple cloud provider APIs | Apache Libcloud
One Interface To Rule Them All Python library for interacting with many of the popular cloud service providers using a unified API. Supports more than 50 providers such as Installation Latest stable version (Python 3.7+ only): 3.8.0 (August 10th, 2023) pip install apache-libcloud Or download it from our servers and install it manually. Features Avoid vendor lock-in Use the same API to talk to many
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
機械学習の分類の話 · chezou/notebooks · GitHub
GitHub - entropiajp/resultoon: Automatic Result Recorder for Splatoon Ranked Battle (In Japanese "ガチマッチ")
Ansibleを結構使ってみた/ansible-nikkei-2015
curator で Kibana 用の elasticsearch のインデックスを定期的に削除する - Qiita