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- 4. • 主な用途は「分類」と「予測」です
• 用途自体は難しくありません
• 主なフィールドは音声、自然言語、画像解析
• 例
– ネコに分類する画像 Google 「猫認識」 教師無し学習 self-
taught learning
– 企業の株価変動のクラスタリングなど
類似の価格変動をするグループに対して分散あるいは集中して
ポートフォリオを組む
インプレス紹介記事
http://car.watch.impress.co.jp/docs/event_repo/gtc2015/20150320_693719.html
- 14. Deep Learning/Machine Learning
• できること=分類、予測
– クラス分け
– クラスタリング
– 回帰分析
– 次元削減
• 実現方法
– 教師あり=精度が高い、準備が大変
– 教師なし=精度低い、自動化部分が多い
Deep Learningは高速演算によってこちらの精度を改善できたことで注目
- 15. • Deep Learningのフレームワーク
# ツール名称 説明 開発言語 GPU ライセンス URL
1 Torch7 Facebook, Twitter, Google技術者が共同で開発 C/C++, Lua
cuDNN,cuda-
convet2
BSD license
http://torch.ch/
https://github.com/
torch/torch7
2
Theano/Pyle
arn2
Theanoは数式表現の定義、最適化、評価を行
うPython ライブラリ
モントリオール大学にて開発
Python cuDNN Open Source
http://deeplearning.
net/software/thean
o/
https://github.com/l
isa-lab/pylearn2
3 Keras
Theanoを使ったライブラリ
単一マシンで稼働する
導入が簡単
Python cuDNN(Theano) MIT http://keras.io/
4 Lasagne
Theanoで稼働するニューラルネットワークの
構築と訓練フレームワーク
Python cuDNN MIT
https://github.com/
Lasagne/Lasagne
5 Caffe
カリフォルニア大バークレー校で開発
最も開発が盛んに行われている
CNN、高速、学習済モデル配布
C++, Python cuDNN BSD2 clause
http://caffe.berkeley
vision.org/
6 Chainer
2015年にPrefferdNetworks社が公開したライ
ブラリ
Pythonを制御コードを利用しシンプルに記述
できる
Python cuDNN MIT http://chainer.org/
7 H2O Map/Rduce分散クラスターでのDNN R/Java 非対応 商用
• nVidiaのGPUライブラリ CuDNN内部で使われる
http://www.nvidia.co.jp/object/machine-learning-jp.html
- 16. • 世界のDeep Learningのキープレーヤー達
– Deep Learning Summit 2016スピーカー
https://www.re-work.co/events/deep-
learning-sanfran-2016
– Baidu, Twitter, eBay, MIT, Google, H2O.ai,
Stanford University, UC Berkeley, University of
Montreal
- 17. 日本での身近なビジネスでの応用例
• CfK Hack Nightにも来ている株式会社ピリカ 小嶌さん
「タカノメ」
• ディープラーニングでゴミを自動認識
引用元
http://kibi-dango.jp/info.php?type=items&id=I0000124