「TensorFlow」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「TensorFlow」に関連する技術ブログの一覧です。
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日本語CLIP 学習済みモデルと評価用データセットの公開
2024/01/29
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はじめに 基盤モデル がAIの新潮流となりました。基盤モデルというとやはり大規模言語モデルが人気ですが、リクルートでは、画像
TensorFlow Probabilityを使ってドメイン知識を組み込んだ独自の確率分布を定義してみた
2023/12/08
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カケハシでデータサイエンティストとして働いている蓑田です。 こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2023 の8日目の記事になります。 今回はTensorFlow Probability（以降、TFPと呼ぶ）を使って独自の確率分布を定義するための方法について書いていこうと思います。 みなさんさまざまな領域でデータを活用されていると思いますが、得られたデータの背後には色々な事象が存
DeepDreamによる悪夢のような画像変換
2023/12/07
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何の記事？ ＡＩで画像に 悪夢 のような変換を施す手法を紹介します！ 例）集合体が苦手な方は閲覧注意です… ※画像はtensorflowより引用 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ この手法を TensorFlowのチュートリアル 通りに実装する際の流れの解説とTips 実際に試した例 を紹介する記事です！ 何に使うの？ 画像認識でDNN(Deep Neural Network)がちゃんと学習できているの
ユーザーコメントを Transform してビジネスに活かす Data Science
2023/12/02
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この記事は、Luup Advent Calendar の 2日目の記事です。 こんにちは、Data Scienceチームの長谷川（@chase0213）です。今回は、同チームインターン生の伊東さん（@RikuIto）と行ったユーザーコメントの分類についてお話します。 普段、Data Scienceチームでは、時系列データや地理空間情報に関する分析や研究開発を主として行っていますが、今回は少し主軸から外れたテーマでお話し
Google CloudのSLAについて表でまとめてみた
2023/11/28
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はじめに 初めまして。 クラウドエースの中野(大)と申します。 今回は Google Cloud の各プロダクトの SLA についてまとめてみようと思います。 この記事の位置付け パブリッククラウドを選定する際の要素の一つとして SLA ( SLAで保証される月間稼働率 ) が挙げられると思います。 このようなリストで同様のサービスで SLA が比較でき、1ページにまとまっていた方が見やすい
SageMaker Studio Lab と 生成系 AI の OSS で始める画像に対する日本語での対話型問合せ
2023/11/13
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背景 生成系 AI の応用の幅が広がる技術としてマルチモーダルなモデルがあります。マルチモーダルではモデルの入出力に複数の異なるデータ形式を用いることができます。例えば Amazon Bedrock の Stable Diffusion ではテキストを入力に画像を生成することができます。画像とテキストという異なるデータ形式の入出力をするためマルチモーダルなモデルといえます。他にも入
ONNXモデルの変換エラーを解決: PyTorchのTransformerモデルの再実装方法
2023/10/16
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Turing株式会社の自動運転・AIモデル開発チームの岩政(@colum2131)です。 Turingは2030年までに完全自動運転の達成を目指しており、自動運転AI開発から車両開発など、取り組むことは多岐に渡っています。 今回の話は、自動運転AI開発中に出た問題と、ひとまずの解決方法になります。より良い解決策があれば、教えてもらいたいです🙏 Transfomer-EncoderをONNXに変換したい ONNX（Ope
オープンソースのAmazon SageMaker Distributionを使い始める
2023/09/19
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このブログ記事は Get started with the open-source Amazon SageMaker Distribution を翻訳したものです。 データサイエンティストは、機械学習（ML）およびデータサイエンスのワークロードに対して、セキュア且つ一貫性のある、依存関係の管理と再現可能の環境が必要です。 AWS Deep Learning Containers は、既にTensorFlow、PyTorch、MXNetなどのモデルトレーニングのフレームワークを事前構築され
【英語版】Risk-Based Testing for AI (English version/オリジナル英語版)
2023/09/05
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本記事の日本語翻訳版はこちらに掲載しています。 ■ AIのリスクベーステスト/Risk-Based Testing for AI (日本語翻訳版) This article was written by Dr. Stuart Reid in commemoration of his upcoming presentation at the Premium Seminar to be held on September 26, 2023 (Tuesday). Please refer to the following link for more details about the Premium Seminar: ■ 9.26開催！Stuart Reid博士 特別セミナー｜知識ゼロから学ぶAIテスト Introduction Risk-
【日本語版】AIのリスクベーステスト/Risk-Based Testing for AI (日本語翻訳版)
2023/09/05
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この記事は2023年9月26日（火）に開催されるプレミアムセミナー登壇を記念してDr. Stuart Reidによって執筆されました。 プレミアムセミナーの詳細はこちらをご覧ください : ■ 9.26開催！Stuart Reid博士 特別セミナー｜知識ゼロから学ぶAIテスト オリジナル英語版はこちらに掲載しています。 ■ Risk-Based Testing for AI (English version/オリジナル英語版) はじめに リスクベースドテス
ノバルティスAG、Amazon SageMakerと Amazon Neptuneを使い、BERTによるナレッジグラフの構築と充実を図る (Part 2/4)
2023/08/29
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このブログは、AWSとNovartis AGの戦略的コラボレーションのもと、AWSプロフェッショナルサービスチームがBuying Engineプラットフォームを構築したことを紹介する4部構成のシリーズ第2回の記事を取り出して翻訳したものです。このシリーズの内容は以下の通りです。 Part 1: ノバルティスAGがAWS機械学習を使用して、どのようにSMARTをスマート調達に取り入れたか(英文) Part 2: ノ
Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル
2023/08/28
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G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の一つである、 Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 機械学習の一般的な知識 代表的な機械学習アルゴリズム 評価指標 回帰問題における評価指標 分類問題における評価指標 ヒューリスティック 機械学習
社内ハッカソンでRaspberry Piとディープラーニングを活用した顔認証を作ったので制作過程を共有する
2023/08/22
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はじめに 先日、私が所属する、アルサーガパートナーズ株式会社で社内ハッカソンが開催されました。その時に作成した成果物と作成工程を共有したいと思います。 成果物の概要 Raspberry Piとを使用して、特定の人物がRaspberry Pi用のカメラに映し出されたら、電圧ブザーが鳴るシステムを作りました。顔の認識はOpneCVで行い、特定の人物を判定する処理はTensorflowとKerasを
TensorflowとKerasで体験するディープラーニング チュートリアル
2023/08/22
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はじめに 本記事では、Tensorflowが提供しているディープラーニングのチュートリアルを通して、ディープラーニングがどのように動作するのか、その仕組みについて解説していきます。 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja チュートリアルでは、ディープラーニングの処理に必要なモデルの構築、ニューラルネットワークの構築、活性化関数、過学習、最適化、
TFRecordとWebDatasetを使った分散並列学習とパフォーマンス調査
2023/07/28
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はじめに Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている越智 (@chizu_potato)と塩塚 (@shiboutyoshoku) です。 Turingが目指す自動運転は、大量のデータで学習された非常に賢い機械学習モデルを活用することです。そのために、走行パートナーの方たちと協力して創業時からこれまで大量の走行データを取得してきました。走行データは車両に取り付けられた複数カメラ