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
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
Sukiyaki - Webブラウザでも動く。JavaScript製ディープラーニングの使い方、日本語情報はMOONGIFTでチェック。ディープラーニングが盛り上がっています。大量のデータを分析する際に画一的なアルゴリズムではなく、学習しながらエンジンを磨いていくことで、これまでにない精度で分析ができるようになっています。今回紹介するSukiyakiもそんなディープラーニングエンジンの一つですが、特徴としてJavaScriptで作られ、Webブラウザ上...。MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを毎日紹介
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