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ブックマーク / karaage.hatenadiary.jp (6)

画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle ColaboratoryでWebアプリ的に簡単に動かすノートブックを作りました - karaage. [からあげ]
Stable Diffusionの衝撃つい先週「Midjourney」というAIによる画像生成AIを紹介しましたが、Stable Diffusionという超新星が登場いたしました。何が凄いかというと、オープンにモデルが公開されているので、誰でもこのモデルを改変したり、モデルを使用したアプリが作れるのです。詳しくは、以下の深津さんのnote記事を参照ください。さすらいAI プログラマーのshi3zさんは、既に日本語で誰でも無料で手軽に使えるWebアプリを公開されています。サーバー代めちゃくちゃかかっているけど、自腹でやり続けるそうです。凄すぎです。上記記事のshi3zさんのYouTube動画から、shi3zさんの熱狂が伝わってきます。 Stable DiffusionをWebアプリ的に手軽に使えるツールを作成しました。思えば、私もディープラーニングおじさんも、AIにハマった大きなきっ
s-feng 2022/08/29
AI

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ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]
「ゼロから作るDeep Learningシリーズ」が最高ゼロから作るDeep Learningは、TensorFlow、Keras、PyTorchといったディープラーニングのフレームワークを一切使わず、基本 PythonとNumpyのみでディープラーニングのアルゴリズムを作って理解していくというハードコアな内容です。シリーズは3冊出ていて、1が画像認識、2が自然言語、3がフレームワークに重点を置いた内容です。ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者:斎藤康毅発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー）ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編作者:斎藤康毅発売日: 2020/04/20メディア: 単行本（ソフトカバー）ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編作
s-feng 2020/05/27
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これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしましたブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
s-feng 2019/02/20
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Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみクラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等）必要なライブラリは !pip installでインストールできる日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！これ死角無さすぎでは…
s-feng 2018/03/22
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機械学習手法を用いてブログの文章を分析・可視化（テキストマイニング） - karaage. [からあげ]
自分のブログのテキストを分析・可視化してみたい以前自分のブログの分析を「内部リンク」や「はてブ情報」の観点で行ってみました。ただ、目的無く分析してしまったので、結局イマイチどう活用してよいかよく分からない結果しか得られませんでした。そんな前回の反省を全く活かすことなく、また何の目的もなくブログを分析してみることにしました。今回は以前から興味のあった機械学習を用いたブログの文章の分析・可視化（テキストマイニングと呼ばれるらしいです）にチャレンジしてみることにしました。どちらかというとテキストマイニングが主で、使用する素材（学習データ）に困ったので仕方なく自分のブログを使ってみたというのが正直なところです。ネットでコピペすりゃ簡単にできるだろと思っていたのですが、自分のやりたいことするのはそれなりに大変だったので、知見としてやり方とどんなことが分かるのかを残しておきます。ブログのテキ
s-feng 2018/02/19
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PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]
Chainerでディープラーニングここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、
s-feng 2017/10/11
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