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秋田の日本酒をレコメンドするアプリを作った話

タイトル通りなのですが、こういうことです。

画面を見て頂いた方がわかりやすいかもしれません。

好きな日本酒を選ぶと、選んだ中から「それが好きな人なら、こういう秋田のお酒が好きかもしれません」というのを提案するアプリになっています。

なんで作ったの?

AIを使って何か作ってみたかったからです。正直お酒である必要はそんなになくて、「これ作ったら秋田のPRになるかな?」という軽いノリでお酒をチョ

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Anacondaを使用してMacでDeepLabのデータセット作成

Deeplabで使用するtfrecord形式のデータセット作成について、ググりながら試した結果まとめ。データセットが正しいかは今後確認。

データの準備

以下フォルダをコピーする。

tensorflow/models/research/deeplab/datasets

datasets配下の以下フォルダを空にしてオリジナル画像を配置する。

datasets/pascal_voc_seg/V

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私が技術本を出版した裏側のストーリー

私が執筆した本が出版されました!

【今すぐ試したい!機械学習・深層学習(ディープラーニング)画像認識プログラミングレシピ】

タイトルが長すぎ!笑

秀和システムの皆さん、ありがとうございます!

6ヶ月間かかりました!

463ページの大作です。笑(400ページを越えるとは思わなかったです。)準鈍器です。笑

TensorFlow、Chainer、PyTorch、scikit-learnなどの

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文系の僕が1週間半で人工知能試験に受かった話

こんにちは。Satoshiです:)

7月入ったのに毎日の様に雨が降ってて嫌ですね。涼しいのはありがたいけど早よ夏こいよって感じです。

今回は自分が先日受けたG検定にちゃっかり合格したので試験までに取り組んだことと個人的に重要だと感じたことについて書きます。

自分が7月6日に受けた試験がJDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #2、通称、"G検定"という試験で

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【今週のAI記事厳選!】 AI界隈注目記事まとめ #10 (7/8~7/14) | AI Academy News

はじめに

kazuです!
毎週恒例の今週の注目AIニュースのまとめです!
今週もまとめます!

*AIに関して勉強したい方は下記の2つご利用ください!
AI Academy
無料でPythonや機械学習、ディープラーニングが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス
*一部コンテンツは月額980円にて全て利用可能。
AI Academy Bootcamp
個人向けのAIスクール(1ヶ月5万

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ディープラーニングG検定を受けてみた

2019/7/6に実施されたディープラーニングG検定(正式にはJDLA Deep Learning for GENERAL 2019#2)を受験した感想です。
試験結果が発表されめでたく合格していました。(ほっ。。)

受験したきっかけ

過去に2回転職しているのですが、2回目の転職(2018年)に1回目の転職時にあまり見かけなかったある職種の求人がたくさん出ており、しかも好待遇。
データサイエン

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DL vs 機械学習/MATLABチートシート集/デンソーテンのAI制御開発 | 2019年7月

【新作ebook】ディープラーニング vs 機械学習:
最適なアプローチの選び方

ディープラーニングか?機械学習か? ― 初心者が迷いがちな「どのアルゴリズムを使うべきか」という疑問解決の一助に。あなたのやりたいことや持っているデータ、計算環境などから、最適なアプローチへガイドします。

https://jp.mathworks.com/campaigns/offers/deep-learnin

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G検定不合格

先週末に行われたディープラーニングのジェネラリスト検定(G検定)に落ちました!

合格率71%! 笑
なかなかショックな数字ですね。。

G検定とは

人工知能の歴史の中で、「50年来のブレークスルー」ともいわれる技術です。

受験した理由

アニメ制作の限界費用を圧倒的に下げるためにディープラーニングは必修項目だと思ったので、まずは基本的な知識を試されるG検定を受けてみました。
「G検定は将来、

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多数パラメータの科学

人間ってナンだ?超AI入門 シーズン3 12回 最終回

これから多数パラメータの科学が起きるのではないか。
機械学習・ディープラーニングによって変数が多い複雑な関係をモデル化できるようになる。
今まで科学は少ない変数モデルのほうが美しい正しいとされてきた(オッカムの剃刀)。
本当はモデル化できることは膨大にあるが、その内の少ない変数でモデル化できることだけをやってきた。
なぜなら、人間が少ない変

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