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​『パラメータ数10億!最新の巨大画像認識モデル「BiT」爆誕 & 解説』
https://qiita.com/omiita/items/90abe0799cf3efe8d93d by @omiita @​Qiita

#機械学習_qiita #deeplearning_qiita #ai_qiita #画像認識_qiita #論文読み_qiita

パラメータ数10億!最新の巨大画像認識モデル「BiT」爆誕 & 解説 - Qiita

# パラメータ数10億!最新の巨大画像認識モデル「BiT」爆誕 & 解説 2019年12月24日のクリスマスイブにarxiv上でGoogle Brainから新たな画像認識モデルが発表されました。その名も **BiT(=Big...

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​『ケンブリッジ大学による機械翻訳アーキテクチャ概論 by Slack翻訳アプリKiara』
https://qiita.com/daisuke-team-ai/items/9bddd5802aed38fd02cd by @daisuke_team_ai @​Qiita

#python_qiita #機械学習_qiita #nlp_qiita #翻訳_qiita #ai_qiita

ケンブリッジ大学による機械翻訳アーキテクチャ概論 by Slack翻訳アプリKiara - Qiita

#はじめに 2019年の機械翻訳の進化が非常に良くまとまったケンブリッジ大学の論文があったのでご紹介します。 弊社は自社でSlack向けの翻訳Chatbot Plugin、Kiaraを開発しており、 日本初のSlack Deve...

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​『カメラとラズベリーと機械学習と利用したスマート防犯システム アイディア 要件定義』
https://qiita.com/raspberryPiLove/items/44ded568020498d988d4 by @raspberrypilove @​Qiita

#raspberrypi_qiita #機械学習_qiita #deeplearning_qiita #ai_qiita #iot_qiita

カメラとラズベリーと機械学習と利用したスマート防犯システム アイディア 要件定義 - Qiita

##カメラとラズベリーと機械学習と利用したスマート防犯カメラシステム アイディア カメラとラズベリーと機械学習を以下のシステムが作れると思いました。アイディアを書きつなれておきます。 ####使用例 - 家の人、マンション住民全員...

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​『Slack Appハッカソンvol.1で出たアイデア20件リスト by Slack翻訳アプリKiara』
https://qiita.com/daisuke-team-ai/items/06867378e7008dba9f1c by @daisuke_team_ai @​Qiita

#機械学習_qiita #翻訳_qiita #ai_qiita #slack_qiita

Slack Appハッカソンvol.1で出たアイデア20件リスト by Slack翻訳アプリKiara - Qiita

#はじめに 昨年に初開催したSlack Appハッカソン、 16人の参加でとても盛り上がりました。 Zapier/IFTTTを使ってNoCodingで自動化アプリを作りましたが、欲しいAppのアイデアが出るわ出るわ! 非常にクリ...

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​『Powershellで単純パーセプトロン 』
https://qiita.com/underdolphin/items/8bae01a6f2af010431e3 by @underdolphin @​Qiita

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Powershellで単純パーセプトロン - Qiita

# Powershellで単純パーセプトロン ## なぜPowershellで書くのか 1. はじめににわかにAIの勉強がマイブームになった。 2. そこで素晴らしい記事に出会う。[単純パーセプトロンの解説・実装](https:/...

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​『AIツール作成に大量のデータからコードテスト用データ分離』
https://qiita.com/uqiitam/items/7cc30e8e2f6aa63b3704 by @uqiitam @​Qiita

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AIツール作成に大量のデータからコードテスト用データ分離 - Qiita

#前書き 今はやりのAI(機械学習やディープラーニング)のためツール作成するとき、よくある苦労の一つはコードテストである。その原因は、モデルの精度確認のため大量のデータ(以下、「全体データ」と呼ぶ)が用意されているからである。 AI用...

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​『1日10時間株価予測AIを作り続ける 2か月目第2週』
https://qiita.com/Lulu_die_Zweite/items/d607281c6fe78860010d by @lulu_die_zweite @​Qiita

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1日10時間株価予測AIを作り続ける 2か月目第2週 - Qiita

[前回の記事](https://qiita.com/Lulu_die_Zweite/items/8e5cb713073982353ac3) ##プラン 簡単にできることはだいたいやりました。 ここからモデルの実用的な性能を向上させる...

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​『Amazon Rekognitionはどこまで認識できるのか』
https://qiita.com/10inoino/items/25de47dcf8a971d3b821 by @10inoino @​Qiita

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Amazon Rekognitionはどこまで認識できるのか - Qiita

先日に引き続き、AWSから出ているAIのサービスを使って遊んでいこうと思います。 今回使うサービスは**Amazon Rekognition**という画像分析のツールです。 Rekognitionは画像や動画の分析を自動化してくれ...

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​『「きたねえ花火だ」は汚くないのか、Amazon Comprehendに分析させてみた』
https://qiita.com/10inoino/items/28605efc56c4284c0d77 by @10inoino @​Qiita

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「きたねえ花火だ」は汚くないのか、Amazon Comprehendに分析させてみた - Qiita

**ビッグバンアターーック!!** **ボンッ!!!!** **へっ! きたねえ花火だ** 男の子なら一度は練習したことがあるであろうビックバンアタック その後に放つのは言わずと知れたベジータの名台詞ですよね ただ、あのセリフ...

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​『Pythonによる AI・機械学習について学んだ内容(4)』
https://qiita.com/TomoyukiShare/items/5f1c6903a04298779029 by @tomoyukishare @​Qiita

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Pythonによる AI・機械学習について学んだ内容(4) - Qiita

#はじめに この本を使って勉強しています [Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方](https://www.socym.co.jp/book/1164) #2-2 アヤメの分類 機械学習でよくあるアヤメの分類...