Batch Normalizationとは何か 内部の共変量シフト アルゴリズム Batch Normalizationのメリット 大きな学習係数が使える 正則化効果がある 初期値にそれほど依存しない Batch Normalizationを実装してみよう TFLearnのインストール CIFAR-10の画像分類で検証 まずはCNNでネットワークを構築 Batch Normalizationを適用 Dropoutを追加する まとめ シンプルでありながら、Deep Learningにおいて必須ツールとなったBatch Normalizationはとても強力な手法だ。Batch Normalizationは他の開発者や研究者からも評判が高く Chainerを使ってコンピュータにイラストを書かせる には 一番効いてきているのがBatch NormalizationとAdamでした．これ入れないと

Batch Normalization 解決したい問題 - Internal Covariate Shift まず、Batch Normalizationで解決したい問題から説明したいと思います。 例えば、以下の図のように学習データとテストデータで特徴量の分布が違うということがしばしばあります。 この場合、学習データで多くみられた特徴量の値の領域ではテストデータの評価もうまくできる可能性が高いですが、学習データではあまり取らなかった値の領域を取るテストデータが多くなっていると、テストデータをうまく評価することができません。 これをCovariate Shiftと呼び(少し粗い説明にはなっています)、このCovariate Shiftを解決することをDomain Adaption(ドメイン適応)と呼んでいます。 さらに、ディープ・ラーニングではレイヤを何層も積み重ねます。 例えば2番目のレイ

Deep LearningにおけるBatch Normalizationの理解メモと、実際にその効果を見てみるPython機械学習DeepLearningTensorFlowBatchNormalization はじめに 前回、こういう記事をかきました Deep LearningにおけるDropoutの理解メモと、実際にどう効いているのか見てみる 引き続き https://deeplearningbook.org を読んでおり、上記記事でも少し紹介したBatch Normalizationが8章で出てきました。 Dropoutの節では、「Batch Normalizationが超強いからDropoutいらないこともあるよ」とまで言われるレベルのパワーとのこと。一体どんなものなのか 本記事では自身の学習のアウトプットとして、簡単な理解のまとめと、TensorFlowでの実装の説明、cifar

So, your company decided to invest in machine learning. You have a talented team of Data Scientists churning out models to solve important problems that were out of reach just a few years ago. All performance metrics are looking great, the demos cause jaws to drop and executives to ask how soon you can have a model in production. It should be pretty quick, you think. After all, you already solved

Automating the end-to-end lifecycle of Machine Learning applications Machine Learning applications are becoming popular in our industry, however the process for developing, deploying, and continuously improving them is more complex compared to more traditional software, such as a web service or a mobile application. They are subject to change in three axis: the code itself, the model, and the data

RBAC は、MLOps ワークフローのセキュリティ保護と合理化において重要なロールを果たします。 RBAC は、割り当てられたロールに基づいてアクセスを制限し、承認されていないユーザーが機密データにアクセスするのを防ぎ、セキュリティ リスクを軽減します。 機密データには、トレーニング データやモデル、および運用パイプラインなどの重要なインフラストラクチャが含まれます。 RBAC を使用して、データ プライバシー規制に確実に準拠できます。 RBAC はアクセスとアクセス許可の明確な記録も提供するため、監査が簡素化され、セキュリティのギャップを簡単に特定でき、ユーザー アクティビティを追跡できます。 パッケージの管理 さまざまなパッケージ、ライブラリ、バイナリへの依存関係は、MLOps ライフサイクル全体で共通です。 これらの依存関係は、多くの場合コミュニティによって開発され、急速に進化して

ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分　記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し

コンテナで機械学習を動かすKubeflow KubernetesでオーケストレートされたDockerコンテナでTensorflowを動かすKubeflowというツールがGithubに上がっていました。 https://github.com/google/kubeflow ためしに動かしてみました。 Kubeflowとは KubeflowはKubernetesで機械学習を動かすためのスケーラブルでポータブルな環境を提供します。 目的は"to provide a straightforward way for spinning up best of breed OSS solutions"とのことですので、OSSで機械学習基盤を実現するシンプルな構成を提供するというものだと思います。 Kubeflowには以下が含まれています。 JupyterHub Tensorflow Training Co

Join us in Silicon Valley September 18-19 at the 2024 PyTorch Conference. Learn more. Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Series

どうも。GIBの宮本です。 公式ドキュメントベースで調べました。 chainerにかなり近い構文になってますが、少し違いがある関数もあるので注意が必要です。 facebookやニューヨーク大学が主導してるイメージの深層学習フレームワーク。 chainerからforkされたらしい。torch7もfacebookやニューヨーク大学が主導してるイメージ。 torch7はluaで且つ抽象化があまりされてないので関数がむき出し。 pytorchはかなり抽象化されておりコーディング量が減る。 2017年３月時点のデベロッパー コミッターさんのブログ Adam Paszkeさん http://apaszke.github.io/posts.html Soumith Chintala http://soumith.ch/ 盛り上がり具合 2017年３月時点。一概にgitのグラフで盛り上がり具合が測れるかは

機械学習には数多くのライブラリが存在します。例えば数値計算処理を効率的に行ってくれる「Numpy」や、データ解析の手助けをしてくれる「Pandas」などです。 また多くの方が利用している「Scikit-learn」や「TensorFlow」なども機械学習の現場では頻繁に活用されるライブラリの一つです。本記事では機械学習のライブラリとしては比較的新しく、2016年にリリースされた「PyTorch（読み：パイトーチ）」をご紹介します。 機械学習に携わっている方であれば「PyTorch」を一度は耳にしたことがある方も多いかと思います。本記事ではエンジニア向けの「PyTorchで知っておくべき6の基礎知識」をまとめました。PyTorchの基本的な概念やインストール方法、さらに簡単なサンプルコードを掲載しています。 TensorFlowやKerasと肩を並べて人気急上昇のPyTorchの基礎を身につ

DeepLearning Advent Calendar 2016 4 日目です。 3 日目は @tereka114 さんの「グレーの画像に色をつけるネットワークについて発表しました。」でした。 最近 AWS が公式にサポートを表明した深層学習フレームワーク MXNet に、彼らの記事や各種チュートリアルを通して入門してみようと思います。 MXNet とは 概要 MXNet はワシントン大学とカーネギーメロン大学によって、CNN と LSTM をサポートするために開発されはじめました。効率的で柔軟な深層学習フレームワークとなるよう設計されています。 特徴 AWS が MXNet を支援すると決めた理由に、以下の 3 つをあげています。 スケーラビリティ 豊富な対応言語 軽量かつ高い可搬性 その他にも MXNet には以下のような特徴があります。 命令的 / 宣言的プログラムの混合 豊富な深

1.9.1 master 1.9.1 1.8.0 1.7.0 1.6.0 1.5.0 1.4.1 1.3.1 1.2.1 1.1.0 1.0.0 0.12.1 0.11.0

Explainable AI (XAI), often overlapping with interpretable AI, or explainable machine learning (XML), either refers to an artificial intelligence (AI) system over which it is possible for humans to retain intellectual oversight, or refers to the methods to achieve this.[1][2] The main focus is usually on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI[3] which are made more unders

個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）