これはなに? DevFest Tokyo 2016での 発表で出したサンプルコードの全体を見たいという要望を頂いたので晒しておきます。 やりたかったこと 生のTensorFlowとTensorFlowの高レベルAPI版tf.contrib.learnとTensorFlowをバックエンドにしてDSLっぽくネットワークを記述できるKerasで、同じデータ、同じ手法で揃えてどう違うか、と横串で見れるものがなかったので横並びで見えるようにしたかった。 と、いうのも、それぞれのチュートリアルを見ていくと、微妙にやっていることが違うため、混乱してしまう、というか私は混乱してしまいました。 自分が調べた範囲では同じような条件で比較しているものがなかったので、混乱する方が少しでも減るように記録を残しておこうかなと思った次第です。とりあえずtf.contrib.learnのチュートリアルのものを基準に他のも
This document introduces the TensorFlow programming environment and shows you how to solve the Iris classification problem in TensorFlow. Prerequisites Prior to using the sample code in this document, you'll need to do the following: Install TensorFlow. If you installed TensorFlow with virtualenv or Anaconda, activate your TensorFlow environment. Install or upgrade pandas by issuing the following
このエントリについて 2種類の要件 性能要件のテスト offline と online offline 性能テストの自動化 A/B テストはすぐにほしい 機能要件のテスト 性能テストのみで十分なのでは? テストデータ生成 機能テストをいつ作るか まとめ このエントリについて ポエムです。 11/8(火) に開催された Cloudera World Tokyo 2016 に参加しました。 大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016 (以下、発表 1) データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016 (以下、発表 2) その中で上記の2つの発表がとてもいい話でした。 多少絡みのある内容として機械学習を利用するプロダクトのテストについて述べたいとちょっと前から考えていたので、いい機会なので
Say the words "Black Friday" to a group of people and you'll get back a range of emotions. In 2014 this day of historically epic consumer enthusiasm on the Friday after Thanksgiving generated over $50 billion in sales from over 133 million U.S. shoppers. Although originally named for post-Thanksgiving traffic woes in Philadelphia in the 1960's, Black Friday has long been viewed by retailers (some
※AI(ディープラーニング)活用の画像認識ソリューション市場の現状と展望【2019年度版/2020年度版/2021年度版】
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