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確率から画像処理まで、離散畳み込みと高速フーリエ変換(FFT) 激ムズ数え上げパズルと驚きの解法 https://youtu.be/FR6_JK5thCY フーリエ変換の解説動画 https://youtu.be/fGos3wrKeHY 【注釈】 整数のかけ算のアルゴリズムについて、FFTの"straightforward"な適用はO(N *log(n)log(log(n)) )の実行時間になる。log(log(n))の項は小さいが、2019年になってHarvey and van der Hoevenがこの項を取り除くアルゴリズムを発見した。また、O(N^2)を、必要な計算量がN^2と共に大きくなると表現したが、厳密にはこれはTheta(N^2)が意味するところである。 O(N^2)は計算量が高々N^2の定数倍になるという意味で、特に、実行時間がN^2項を持たないが有界であるアル
Pythonによる実装で、強化学習×転移学習のパワフルさを体感しよう！ 《本書の特長》 ●強化学習の理論の初歩から丁寧に解説。Pythonによるシミュレーションを実装しながら手法を体感できるので、簡単なプログラミング経験があれば、つまずくことなく読み進めることができます。 ●後半では、学習した知識を再利用する技法である「転移学習」と強化学習とを組み合わせた「転移強化学習」について詳しく解説されています。強化学習と同様に、シミュレーションを通して、転移学習による学習の高速化、高精度化を試すことができます。 ●理論と実装だけでなく、学習の自動化・省力化のための一段高度なチューニング技法や、コーディングの際に気を付けなければいけない落とし穴ももれなく解説。この1冊で、転移強化学習の基礎から応用までをすみずみまで学べます。本書で紹介したソースコードは、「ダウンロード」で公開されています。 第1章
2022年8月下旬発行予定の新刊書籍、『Pythonで実践する 強化学習と転移学習』のご紹介です。同書の「まえがき」を、発行に先駆けて公開します。 ＊＊＊ まえがき 近年、AIや人工知能、知能ロボット、はたまた人工知能ロボットなど様々な知能化関連技術に対する関心が高まっている。そのきっかけとして、ディープラーニング（深層学習）やDQN（深層強化学習）などのAIの登場により将来なくなる職業が噂されていること、将棋の電王戦でAIがヒトに勝利したことや、自動車会社各社がこぞって自動運転を開発していることなどが考えられる。これらにより、人工知能やロボットなどの様々な技術や概念、用語が一層一般的な用語として普及したといえるだろう。 しかし本書は多くの知能化技術を紹介する内容ではなく「強化学習における転移学習」という機械学習のある分野にフォーカスしている。転移学習とは、ざっくりというと「知識の再利用」
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤データ分析基盤 実践2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
こんにちは！ 皆さんは機械学習モデルを作ろうとした時にデータが少なくても、思ったような精度が出ずに困ったことはないでしょうか。 筆者は機械学習を用いたプロジェクトで、「やりたいことはあるけど....データがない...ッ！」といつも困っていました。 今回は少ないデータでも精度の良いモデルが作れるかもしれない転移学習について解説をしていきます。 転移学習とはなにか なぜ転移学習は注目されるのか 少ないデータでも高精度なモデルを構築可能 短い時間で学習が可能 転移学習の実装方法 実際に転移学習をさせてみた 転移学習: 学習済みvgg19 転移学習: 学習済みMobileNet V2 転移学習なし: MobileNetV2 学習時間の比較 まとめ 参考文献 転移学習とはなにか機械学習の分野で用いられる研究のテーマの1つで、意外と歴史は長く、1976年にステボ・ボジノフスキーとアンティ・フルゴシに
タスクがサポートされていない場合は、最初に TensorFlow を使用して、転移学習を使用して TensorFlow モデルを再トレーニングしてください（画像、テキスト、音声などのガイドに従ってください) 。または、最初からトレーニングしてから、TensorFlowLite モデルに変換します。 エンドツーエンドの例 Model Maker は、カスタムデータセットを使用して TensorFlow Lite のモデルをわずか数行のコードでトレーニングすることができます。例えば、画像分類モデルのトレーニング手順は以下の通りです。 from tflite_model_maker import image_classifier from tflite_model_maker.image_classifier import DataLoader # Load input data specifi
せーのでございます。機械学習というワードはかなり一般化され、エンジニアじゃない方なら「ああ、自動運転とかのやつでしょ」くらいに浸透しています。 特にエンジニアの方であれば「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」がどういうものを指すか、というのはぼんやりイメージできるかと思います。 そんな機械学習、せっかくなので始めてみたい、とざっくり中身を見出した、、、くらいの方が今日のエントリーの読者対象となります。 今日のテーマは「転移学習」です。 転移学習のやり方を知りたい。最短で。 転移学習、というのはざっくり言うと「元々学習されているモデルを使って自分たちの使いたい方向に再学習すること」です。機械学習をやりだすと必ず当たる壁が「データが足りない」というものです。特にディープラーニングを使って例えば画像の分類をしたい、とした場合、精度を出すには最低でも数百枚、一般的には数千枚〜数十万枚とい
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