「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。rishigami氏は、TensorFlow／PyTorchのモデル移植について発表しました。全2回。前半は、TensorFlow、PyTorchそれぞれのモデル実装の基礎と、それぞれの ...

これまでAIの技術を手軽に使える子ども向けプログラミングの方法をいくつかご紹介してきました。今回は、「Scratch（スクラッチ）」上で、画像の機械学習をさせ、そのままプログラミングに活用できるツールをご紹介します。ここで使う「Scratch」は通常の ...

ログインして、InfoQのすべての体験をアンロックしましょう！お気に入りの著者やトピックの最新情報を入手し、コンテンツと交流し、限定リソースをダウンロードできます。 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with ...

「TensorFlow 2.0 + Keras Overview for Deep Learning Researchers」をベースに自分用に説明追加したものになります。 1. TensorFlow 2.0の準備 はじめに、「TensorFlow 2.0」をインストールします。 !pip install tensorflow==2.0.0 そして「tensorflow」をインポートします。

エンジニアでもないのに、これを何とかした自分を自画自賛したいですよ。 発端は以下記事です。 これはこれで、必要な措置なんですよ。間違っちゃいねえ。 (Protobufを古い4.xに戻せば発生しないエラーだったが、最新の6.31が出ている以上巻き戻して固定 ...

この回から2回にわたり、画像認識のサンプルを通じて、Googleの提供するMobileNetの使い方と、トレーニング済みのモデルを生かす転移学習を理解します。この回では、静止画像を認識するサンプルを通じて、MobileNetの基本的な使い方を理解します（図1）。

Googleがオープンソースで開発している機械学習ライブラリ「TensorFlow」から、Windowsのネイティブ対応が削除された。「TensorFlow 2.10」がネイティブWindowsでGPUをサポートする最後のバージョンとなる。

この回では、前回に引き続き手書きの数字を認識するサンプルを紹介します。この回では、コンバータのインストールと、TensorFlow.jsで利用できるモデルへ変換して予測を実行するサンプルを紹介します。 前回は、Python環境で手書き文字認識のモデルを構築 ...

Googleが2026年7月9日、ウェブブラウザ内でAIモデルを高速に実行するためのJavaScript向けランタイム「LiteRT.js」を発表しました。

AI学習を支援する、株式会社アフレル（福井県福井市、代表取締役社長 小林靖英、以降「アフレル」）は、AIロボティクス教材「ロボットではじめる深層学習TensorFlow × 画像識別 」を開発し発売を開始しました。当教材は、ロボット自動倉庫システムを ...

こんにちは、AINOWライターのゆかわです。 機械学習、特にディープラーニング（深層学習）のモデルを構築する際に重要となってくるのが、深層学習フレームワークです。 今回は、そもそもフレームワークとは何なのか、有名なディープラーニング ...

「データサイエンティスト」という職種が今注目を集めており、企業での求人も続々増えています。加えて、プログラミング言語のライブラリからクラウドサービスまで、データ分析を行える環境が一気通貫で整いつつあります。データサイエンスを始める ...