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Googleã®ç„¡æ–™ã‚µãƒ¼ãƒ“スTeachable Machineã§ç”»åƒèªè˜ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’作æˆã—ã¦ã¿ãŸ | Ledge.ai
「Teachable Machineã€ã¯GoogleãŒæä¾›ã™ã‚‹ã€ç°¡å˜ã«æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’作æˆã§ãるサービスã§ã™ã€‚Teachable Machineã§ã¯ã€Œç”»åƒãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã€ã€ŒéŸ³å£°ãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã€ã€Œãƒãƒ¼ã‚ºãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã€ã®3種類ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒä½œæˆå¯èƒ½ã§ã™ãŒã€ä»Šå›žã¯ã€Œç”»åƒãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã€ã‚’作æˆã—ã¾ã™ã€‚ ã¾ãšã¯Teachable Machineã«ã‚¢ã‚¯ã‚»ã‚¹ã—ã¾ã™ã€‚ 「使ã£ã¦ã¿ã‚‹ã€ã‚’クリックã—ã¾ã™ã€‚ 「画åƒãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã€ã‚’é¸æŠžã—ã¾ã™ã€‚ 「標準ã®ç”»åƒãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã€ã‚’é¸æŠžã—ã¾ã™ã€‚ 「Class1ã€ã¨ã€ŒClass2ã€ã«ãã‚Œãžã‚ŒçŠ¬ã¨çŒ«ã®ç”»åƒã‚’10æžšãšã¤ã‚¢ãƒƒãƒ—ãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¾ã™ã€‚ アップãƒãƒ¼ãƒ‰ãŒã§ããŸã‚‰ã€ã€Œãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’トレーニングã™ã‚‹ã€ã‚’クリックã—ã¾ã™ã€‚ å¦ç¿’ãŒå®Œäº†ã—ãŸã‚‰ã€ã€ŒWebcamã€ã®éƒ¨åˆ†ã‚’「ファイルã€ã«å¤‰æ›´ã—ã€å¦ç¿’時ã«ä½¿ã‚ãªã‹ã£ãŸç”»åƒã‚’アップãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¾ã™ã€‚ 無事ã€äºˆæ¸¬ãŒã§ãã¾ã—ãŸã€‚ 最後ã«ä»Šå›žã¯Teachable Machine
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PyTorch vs. TensorFlowã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングフレームワークã¯ã©ã£ã¡ã‚’使ã†ã¹ãã‹å•é¡Œã€2019-2020年】
連載目次 ※本稿ã«ã¯æ–°ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚2021å¹´ã«å‘ã‘ã¦ã®ã‚¢ãƒƒãƒ—デート記事（2020å¹´12月16日公開）ã¯ã“ã¡ã‚‰ã§ã™ã€‚ 本稿ã¯ã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング（深層å¦ç¿’）ã«é–¢å¿ƒãŒã‚るビジãƒã‚¹ãƒžãƒ³ã‹ã‚‰ã€ã“ã‚Œã‹ã‚‰å§‹ã‚ã¦ã¿ãŸã„ã¨ã„ã†ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã€æ—¢ã«å–り組んã§ã„る実務経験者ã¾ã§ã€å¹…広ã„人ã«å‘ã‘ã¦æ›¸ã„ãŸã€‚よã£ã¦ã€åˆæ©çš„ãªå†…容もå«ã‚ã¤ã¤èª¬æ˜Žã—ã¦ã„ãã®ã§ã”了承ã„ãŸã ããŸã„。 ディープラーニングを実装ã™ã‚‹å ´åˆã€ãƒ•ãƒ«ã‚¹ã‚¯ãƒ©ãƒƒãƒã§ã‚¼ãƒã‹ã‚‰ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’書ãã®ã¯éžåŠ¹çŽ‡ãªãŸã‚ã€å°‚用ã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリï¼ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワークãŒç”¨ã„られるã®ãŒä¸€èˆ¬çš„ã 。ディープラーニングãŒæµè¡Œã—ã¦ã‹ã‚‰ç›´è¿‘4å¹´ã»ã©ã®é–“ã«ã€æ¬¡ã€…ã¨æ–°ã—ã„フレームワークãŒç™»å ´ã—ãŸã€‚ç¾åœ¨ã€ä¸»è¦ãªã‚‚ã®ã‚’挙ã’ã‚‹ã¨ã€ TensorFlow： 2015å¹´ç™»å ´ã€Google製。一番有åã§ã€ç‰¹ã«ç”£æ¥ç•Œã§äººæ°— PyTorch： 2016å¹´ç™»å ´ã€Facebook製。ã“ã®ä¸ã§ã¯æ–°èˆˆã ãŒã€ç‰¹ã«ç ”究分野ã§äºº
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メディカルAI専門コース オンライン講義資料
News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版） 本講義資料ã«ã¤ã„ã¦Â¶ 本ページ㯠日本メディカルAIå¦ä¼šå…¬èªè³‡æ ¼ï¼šãƒ¡ãƒ‡ã‚£ã‚«ãƒ«AI専門コースã®ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³è¬›ç¾©è³‡æ–™ï¼ˆä»¥ä¸‹æœ¬è³‡æ–™ï¼‰ ã§ã™ï¼Ž 本講料をèªã‚€ã“ã¨ã§ï¼ŒåŒ»ç™‚ã§äººå·¥çŸ¥èƒ½æŠ€è¡“を使ã†éš›ã«æœ€ä½Žé™å¿…è¦ãªçŸ¥è˜ã‚„実践方法をå¦ã¶ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ï¼Žæœ¬è³‡æ–™ã¯å…¨ã¦Google Colaboratoryã¨ã„ã†ã‚µãƒ¼ãƒ“スを用ã„ã¦åŸ·ç†ã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šï¼Œå„ç« ã¯Jupyter notebook (iPython notebook)ã®å½¢å¼ï¼ˆ.ipynb）ã§ä»¥ä¸‹ã®ãƒªãƒã‚¸ãƒˆãƒªã«ã¦é…布ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼ˆnotebooksディレクトリ以下ã«å…¨ã¦ã®.ipynbファイルãŒå…¥ã£ã¦ã„ã¾ã™ï¼‰ï¼š japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定å—講者¶ å—
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deeplearn.js is an open-source library that brings performant machine learning building blocks to the web, allowing you to train neural networks in a browser or run pre-trained models in inference mode. We provide an API that closely mirrors the TensorFlow eager API. deeplearn.js was originally developed by the Google Brain PAIR team to build powerful interactive machine learning tools for the bro
Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification
Abstract: We present a novel technique to automatically colorize grayscale images that combines both global priors and local image features. Based on Convolutional Neural Networks, our deep network features a fusion layer that allows us to elegantly merge local information dependent on small image patches with global priors computed using the entire image. The entire framework, including the globa
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GitHub - nagadomi/waifu2x: Image Super-Resolution for Anime-Style Art
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GitHub - matsuolab-edu/dl4us
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深層å¦ç¿’ã§ãƒ‰ãƒƒãƒˆçµµã®ã‚ˆã†ãªè’ã„写真を高画質化ã§ãるプãƒã‚°ãƒ©ãƒ ãŒGitHubã«å…¬é–‹
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