IntelのMavicも一万円台だったけど 約$150とは、この辺りの価格帯だと使いやすい
35ドルの「Raspberry Pi」で機械学習を試してみたいと考えている人にとって、現在はこれまでにないほど多くのオプションが用意されている。 GoogleはPiで音声認識と画像認識を実行するためのキットをいくつか提供しており、Piの機械学習機能の実行を高速化するUSBスティックの準備も進めている。 Googleは先頃、同社の機械学習ソフトウェアフレームワーク「TensorFlow」をPiで正式にサポートし、同ボードの機械学習機能の信頼性をさらに高めた。 本記事では、Piで機械学習を始めてみたい人が知っ
GitHubで2018年に人気のあったオープンソースプロジェクトの統計が公開された。それによると機械学習(ML)や3Dプリント、データ分析といった分野が急成長を遂げており、具体的なプロジェクトとしては「TensorFlow」や、IT部門向けの自動化ツールである「Ansible」や「Kubernetes」が含まれている。 このランキングは、GitHub関連の多くのアップデートとともに発表された「The State of Octoverse」レポートで示されている。Microsoft傘下のGitHubは、同社
Googleは8月27日、強化学習研究のためのフレームワーク「Dopamine」をオープンソースで公開した。強化学習アルゴリズムのプロトタイプを高速に実装できるという。 ニュース オープンソース デベロッパー Google プログラミング 末岡洋子 AI 関連記事米Microsoft、.NET向け機械学習フレームワーク「ML.NET」を発表
米Salesforce.com、自動化機械学習ライブラリ「TransmogrifAI」を公開
米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「Gra
シングルボードのコンピュータ「Raspberry Pi」で、グーグルの機械学習フレームワーク「TensorFlow」を利用するのがますます簡単になりそうだ。
機械学習の開発にTensorFlowを使うことで得られる最大の強みは抽象化だ。アルゴリズム実装のこまごました部分をすべて自力で扱ったり、関数の出力を別の関数の入力に結びつける適切な方法を理解したりしなくても、開発者はアプリケーションの全体のロジックに専念できる。舞台裏の詳細はTensorFlowに任せればよい。
TensorFlowは、Google Brainチームが開発したオープンソースのライブラリで、大規模な機械学習や数値計算に使える。機械学習や深層学習、ニューラルネットワークのさまざまなモデルやアルゴリズムが、共通の抽象化のもとで使いやすくまとまっている。Tensorflowのアプリケーションの開発には、Python用のフロントエンドAPIが提供されている。開発したアプリケーションの実行には、高速なC++が使われる。
Twitterはユーザーに合わせたコンテンツを表示するため、機械学習を使用してサービスの改善に取組んでいます。記事作成時点で、Twitterは機械学習にTorchを使用していますが、2017年の夏頃からGoogleが開発したTensorFlowに移行する取り組みを行っています。TensorFlowに移行することで得られるメリットについて、Twitterのソフトウェアエンジニアであるニコラス・レオナール氏とシベーリ・モンテス・ハラース氏が説明しています。 Twitter meets TensorFlow h
「NVIDIA TensorRT」とオープンソースソフトウェアの機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」が統合され、ディープラーニングの推論アプリケーションがGPUで実行しやすくなった。
Googleは1月26日、オープンソースの機械学習向け数値演算ライブラリ「TensorFlow 1.5」を公開した。 エンタープライズ ニュース デベロッパー 末岡洋子 ライブラリ AI 関連記事モバイルや組み込み向けの「TensorFlow Lite」を発表
Google、「TensorFlow 1.4」を公開
Google、機械学習システム「TensorFlow」をオープンソースで公開
Google、TensorFlowのトレーニングのためのライブラリ「Tensor2Tensor」をオープンソースで公