機械学習

AI

機械学習でCPUとGPUを比較!サポートと処理速度を比べてみた

簡単な機械学習をして、CPUとGPUの差を比較してみました。 CPUをサポートされているものも多数ありますが、やはりGPUの方が圧倒的に楽です。 処理速度もですが、サポートの差がCPUとGPUで違う一例を紹介します。
エンジニア

機械学習のPCを自作してみた!(パーツ予算15~20万円編)

機械学習・ディープラーニング用のPCを自作してみました。 パーツの予算総額は約15~20万円のミドルスペックです。 機械学習で重要なGPUメモリを重視して、デスクトップPCを組んだ内容を紹介します。
AI

Netronをインストール(Ubuntu と Windows)

UbuntuとWindowsの両方でNetronをインストールしました。 PyTorch, TensorFlow(機械学習)などの「重み」を可視化してくれる、便利なソフトです。 インストール方法・簡単な使い方を紹介します。
AI

AIを勉強するPC環境のスペックは?ノートで試してみた

AIの勉強するためにPCのスペックが何処まで必要なのかを確認してみました。 書いている人のPCは市販のWindowsのノートPCです。 実際にプログラムを書いたりコンテストに参加して、PCの影響具合を体験してみました。
AI

YOLOXの学習をCOCOのデータセットから試してみた

YOLOXでの学習を実際に一から試してしてみました。 COCOのデータセットの入手から、物体検出まで行っています。 Colab上で実施していますので、誰でも同様にテスト可能です。
AI

COCOのデータセットの簡単な使い方!FiftyOneを試してみた

COCOのデータセットを簡単な使い方を紹介します。 Fifityoneというツールを使えば、任意のデータセットを簡単に作成可能です。 Colab上で動かしましたので、誰でも同様にテストできます。
AI

GPUバックエンドに接続できませんが出たのでColab Proに課金した話 

最近Google Colabで重いデータセットを学習させるケースが増えてきました。 ただし無料版のColabで長時間GPUを使っていると、制限が掛かり暫く使えなくなります。 そのため有料版のColab Proに課金してみました。
機械学習

KaggleのデータセットをAutoML Visionでエッジに組み込む

GoogleのAutoMLを使ってKaggleのデータセットを解析、またエッジ向けのモデルを作成してみました。 機械学習の初心者の筆者でも簡単に試すことができ、非常に勉強になった旨を紹介します。 KaggleのデータセットをAutoML V...
機械学習

AIの勉強会に初心者がLT枠で参加してみた!AIchi勉強会

AI初心者の筆者が愛知開催のAIの勉強会に参加してきました。(しかも5分間発表するLT枠として) 勉強会の参加方法、当日の様子、また知見ある有識者とも知り合えて非常に有意義だった旨を紹介します。 AIの勉強会に初心者がLT枠で参加してみた!...
機械学習

人の動作を検出!Edge TPUとPosenetで姿勢を推論してみる

写真・動画の「人の動き」をリアルタイムで検出・解析することがGoogleのエッジ向けのプロセッサ「Edge TPU」で可能です。 誰でも簡単に「人間の姿勢」を推定して検出・解析できる方法を紹介していきます。 人の動作を検出!Edge TPU...