高火力コンピューティング上で画像識別器を動かすと、より高速に処理できるようになります。本連載では随時その手順についてもご紹介させていただきます。 また、本記事のソースコードは、https://github.com/palloc/AI-WebService/tree/master/source1にまとまっています。 識別器を使う準備 本記事は、Ubuntu16.04、Python2.7.11を想定しています。CPU環境、GPU環境どちらでも実行できるように両方の手順を示すのでGPUはあってもなくても構いません。GPU環境を使いたいという方は、事前にこちらを参考にセットアップしてください。 Chainerのインストール 今回は機械学習フレームワークであるChainerを用いて、出来合いの画像識別器をダウンロードして使用します。 Chainerのインストール自体はとても簡単で、以下のコマンドを打
さくらインターネット 技術本部アプリケーショングループ アルバイトの伊東道明です。 ここ数年、人工知能や機械学習というワードが流行していて、興味のある方が増えてきています。 特に、機械学習の中でも深層学習(ディープラーニング)と呼ばれる技術がここ数年で爆発的に成長し、様々な大学や企業が特に力を入れています。 深層学習が利用されるようになったのは、GPUの普及による学習の超高速化が可能になったためです。しかし、性能のいいGPUは高価なため、なかなか手を出しづらい方も多いと思います。 さくらの高火力コンピューティングでは、GPUを積んだマシンを１時間単位でレンタルすることができます。１時間あたりの金額はなんとワンコイン以下です。そのため、比較的気軽に、そして簡単にGPUを使用でき、深層学習を始めたいけどリソース面で踏みとどまっていた方にはちょうど良い環境になるでしょう。 この連載では、さくらの
日立製作所OSSソリューションセンタの横井です。 前回の記事では、TensorFlow.jsを用いた画像認識のフローの開発手順を紹介しました。今回は応用として、監視カメラと画像認識を連携させたメールアラートシステムを開発してみましょう。以下の図の様に、監視カメラの画像に不審者が写った際、自動でメールでアラートを送るフローを作成します。 開発するフロー 以下の様なフローを開発します。このフローでは、定期的にウェブサーバから監視カメラの画像を取得し、左下の「元の画像」のノードの下に画像を表示します。その後、TensorFlow.jsノードを用いて画像認識を行い、認識結果と認識結果付き画像をそれぞれデバッグタブと「認識結果付き画像」のノードの下に表示します。 もし、画像認識にて人物(person)が写っていると判定された場合は、SendGridノードを用いて画像ファイルを添付したアラートメールを
さくらインターネット 技術本部アプリケーション アルバイトの伊東道明です。 現在、ディープラーニングを用いた画像認識精度が人間を超えるほどの精度を出していて、とてもホットな話題となっています。画像認識とは、たくさん画像がある中で、これは○○の画像、これは○○の画像と認識することで、私たち人間はごく普通に行なっています。ですが、これをコンピュータに行わせようとすると、とても難しい問題になります。 例えば、以下の写真を見てください。 この写真は、猫の写真でしょうか？それとも犬の写真でしょうか？ 私たちは耳の形や色、毛、尻尾の形等の特徴から「猫の写真」と認識することができます。ですが、これをコンピュータに認識させるためには、自分でそれらの特徴を取ってきて、その特徴をもとに犬ではなく猫であると識別させる「識別器」が必要があります。この識別器を作るために、様々な手法が提案されてきましたが、どれも人
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
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