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1月

19

Kerasで転移学習が出来るまで頑張る会 vol.5

茅ヶ崎でディープラーニング

主催 : FreeGufo

ハッシュタグ :#FGStudy
募集内容

参加枠1

無料

先着順
9/10

イベントの説明

今回の内容

Vol.4までは、

  • ディープラーニングの基礎、数学(行列)の基礎的なところ
  • Jupyterを使って、全結合型のニューラルネットワークを動かす
  • Colaboratoryを使って、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を動かす

と言ったところを進めてきました。

今回の内容が決まりました!

前回までは、とりあえず動かしたというところまででしたが、これから数回掛けながら具体的に動かすフェーズに入っていきたいと思います。

というわけで、こちらのテーマを進めていきます!

転移学習でよく使われる VGG 16 というモデルを Keras で動かしてみます。

イベント概要(始まった経緯を備忘録的に)

@nuki_pon は、昨年からディープラーニングの勉強会や書籍などを読みながら一つの結論に達していました。

僕には、ディープラーニングはまだ早い。他にやるべきことがあるはず

ディープラーニングを本格的にやるには、モデルを作るところからやる必要があり、そこで使うアルゴリズム、パラメータなどまだまだ職人技が必要で、ある程度時間とサーバーリソース(≒お金)をかけてやっていく必要があると判断したためです。

今後、世界の職人さんたちがモデルを作ってくれて、それを使って転移学習ができるようになってから触ろうと考えていました。

その後、茅ヶ崎でFG-Spaceを作ることになり、 @sfujiwara さんと話をしていたら、

「金曜日なら茅ヶ崎で勉強会してもいいですよ!」

とのありがたいお言葉を頂きました!!

ということで、(@nuki_ponが)kerasで転移学習ができるようになるまで頑張る会。が立ち上がりました。

転移学習には、keras の方がやりやすい。という事で、kerasにしていますが、バックエンドではTensorFlowが使われているという事で、今後の流れ次第でTensorFlow等も対象にしていきたいと思います。

先生

Shuhei Fujiwara (@sfujiwara)

株式会社トップゲート MLマン

準備しておくとよいもの

実際に動かしてみるのに便利なので、なるべくjupyter (Cloud Datalabも可)を事前に準備してきてください。

※ 少し早めに来ていただければ導入おサポートも可能です。

Pythonは、基本的にはPython2系を使って行きますが、なるべく3系でも動くコードを用意して頂いていますので、好みに合わせて頂ければ大丈夫だと思います。

費用

FG-Spaceの利用料金として、以下の料金がかかります。

2時間まで 600円
2時間以上 1,100円

FGStudyについて

茅ヶ崎を中心に活動している、フリーグーフォ合同会社 (FreeGufo G.K.)が運営するWeb系の勉強会です。

資料 資料をもっと見る/編集する

フィード

FreeGufo

FreeGufoさんが資料をアップしました。

2018/01/19 19:58

ぬきぽん

ぬきぽん さんが Kerasで転移学習が出来るまで頑張る会 vol.5 を公開しました。

2017/12/22 22:47

Kerasで転移学習が出来るまで頑張る会 vol.5 を公開しました!

グループ

FGStudy

イベント数 49回

メンバー数 82人

終了

2018/01/19(金)

19:30
21:30

募集期間
2017/12/22(金) 22:47 〜
2018/01/19(金) 19:30

会場

FG-Space

神奈川県茅ヶ崎市十間坂 1-4-2

参加者(9人)

ken_shinjo

ken_shinjo

Kerasで転移学習が出来るまで頑張る会 vol.5に参加を申し込みました!

morimasato

morimasato

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KARU

KARU

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TakashiSasaki

TakashiSasaki

Kerasで転移学習が出来るまで頑張る会 vol.5 に参加を申し込みました!

Mkaneko

Mkaneko

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sho

sho

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Tsuzuki

Tsuzuki

Kerasで転移学習が出来るまで頑張る会 vol.5 に参加を申し込みました!

jijanwari

jijanwari

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hot_rod_mama

hot_rod_mama

Kerasで転移学習が出来るまで頑張る会 vol.5 に参加を申し込みました!

参加者一覧(9人)

キャンセルした人(3人)