Qiita Trends – Telegram

Qiita Trends

3 subscribers

4.44K links

Unofficial qiita trend channel

source code: https://github.com/vbalien/qiita-trend-channel

Download Telegram

About

Blog

Apps

Platform

numpyチュートリアル（ビギナーズ向け）
LGTM: 19
#Python #DeepLearning #AI #DataScience

Link: https://qiita.com/DeepTama/items/0aa2c4840571ba789e85

numpyチュートリアル（ビギナーズ向け） - Qiita

本書は、numpyチュートリアル（ビギナーズ向け）を翻訳及び加筆（※）でしたものです。

※：わかりにくいと思われる箇所の補足や、ipythonでコードが実行できるようにテストデータを作成するコードの追加等を実施しています

© ...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

無料で学べるAI講座、資料15(+1)選まとめ（ハーバード大学、東大など）
LGTM: 58
#Python #機械学習 #DeepLearning #データ分析 #AI

Link: https://qiita.com/taqro/items/09ac9443cd3b7a9bc493

無料で学べるAI講座、資料15(+1)選まとめ（米国大学、東大など） - Qiita

はじめに

AIは現在とても流行っており、様々なところで無料講座が公開されています。業界の大御所、米国の有名大学の講座、有名企業の資料など、とても質の高いものが公開されており、これを無料で学習できるなんてすごい時代だなと思います。...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

対照学習とは（Contrastive Learning）
LGTM: 6
#機械学習 #DeepLearning #深層学習 #対照学習

Link: https://qiita.com/tani_AI_Academy/items/b0c619592dd6bb69a574

対照学習とは（Contrastive Learning） - Qiita

対照学習とは

対照学習（Contrastive Learning）は、自己教師あり学習の一つ（機械学習の手法の一つ）で、ラベル付けを行うことなく、データ同士を比較する仕組み用いて、膨大なデータをそのまま学習できる自己教師あり学習...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」紹介
LGTM: 22
#Python #機械学習 #DeepLearning #PyTorch

Link: https://qiita.com/makaishi2/items/2c40fe43c01b35acb8c4

書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」紹介 - Qiita

はじめに

　2021年 9月17日に日経BP社より出版した書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」の筆者です。当記事ではこの本の特徴をご紹介したいと思います。

Amazonリンク(単行本...

2 viewsedited 21:00

この記事を読む

matlabで始めるディープラーニング画像分類
LGTM: 2
#matlab #DeepLearning #Keras #VGG16

Link: https://qiita.com/kaito_111/items/ea9241fcb8c784429df1

matlabで始めるディープラーニング画像分類 - Qiita

matlabとは

アメリカ合衆国のMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアであり、その中で使うプログラミング言語の名称でもある。MATLABは、数値線形代数、関数とデータの可視化、アルゴリズム開発、グラフィカルイ...

1 view09:00

この記事を読む

GPT-3 & OpenAI Codexの使用方法。文章からプログラムを自動生成する方法
LGTM: 25
#Python #機械学習 #MachineLearning #DeepLearning

Link: https://qiita.com/sugulu_Ogawa_ISID/items/ffebe8e1692b6abfd4fe

GPT-3 & OpenAI Codexの使用方法。文章からプログラムを自動生成する方法 - Qiita

本記事ではOpenAIのGPT-3およびCodexの使用方法と、文章自動生成、文章からプログラムの自動生成、プログラムから文章を自動生成する方法を紹介します。

本記事の内容

GPT-3、Codex、Copilotの違いとは
G...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

Cos類似度の拡張「t-vMF類似度」で山容をカスタマイズしましょ
LGTM: 6
#ComputerVision #DeepLearning #AI #深層学習 #論文読み

Link: https://qiita.com/miiuchu/items/4ccf01d9b84ee696e07f

Cos類似度の拡張「t-vMF類似度」で山容をカスタマイズしましょ - Qiita

10秒でわかった気になれる概要

Cos類似度の山頂を狭くすることで、劣悪データセットに対する分類問題で高性能を発揮しました。

↓論文
t-vMF Similarity for Regularizing Intra-Class...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

AlphaFoldをスパコン（名古屋大学の「不老」）で動かしてみた
LGTM: 14
#DeepLearning #bioinformatics #Singularity #AlphaFold #AlphaFold2

Link: https://qiita.com/exthnet/items/c6ff45d3b4565767b382

AlphaFoldをスパコン（名古屋大学の「不老」）で動かしてみた - Qiita

AlphaFoldをスパコンで動かしたいという話があったので試してみた。無事に動作したようだが、躓いた点もあったので記録しておく。（「不老」以外でもDockerではなくSingularityを採用している環境で有益な可能性がある、と思...

1 viewedited 21:00

この記事を読む

畳み込み+Attention=最強？最高性能を叩き出した画像認識モデル「CoAtNet」を解説！
LGTM: 82
#機械学習 #DeepLearning #画像認識 #論文読み #Transformer

Link: https://qiita.com/omiita/items/b97e68e1bbfdfa71ba79

畳み込み+Attention=最強？最高性能を叩き出した画像認識モデル「CoAtNet」を解説！ - Qiita

オミータです。ツイッターで人工知能や他媒体の記事などを紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！
他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！

画像認識...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

ゼロから作るDeep Learning 自然言語処理編を理解する Chap1
LGTM: 9
#Python #自然言語処理 #DeepLearning #ゼロから作るDeep-Learning

Link: https://qiita.com/peartrees/items/f5379e7889b3875d1627

ゼロから作るDeep Learning 自然言語処理編を理解する Chap1 - Qiita

概要

本記事では，ゼロから作るDeep Learning 自然言語処理編を理解することを目指し，その箇所の引用・自分なりに大事だなと思ったこと・感想などをまとめていきます．(知識不足な所も多々ありますが，温かい目で見守って頂けれ...

2 viewsedited 21:00

この記事を読む

ViT時代の終焉？MetaFormerの論文紹介と実証実験
LGTM: 29
#機械学習 #DeepLearning #画像認識 #深層学習 #ViT

Link: https://qiita.com/T-STAR/items/2c163665c26cde3cd995

ViT時代の終焉？MetaFormerの論文紹介と実証実験 - Qiita

はじめに

ViTの論文発表以降、数多くの改良モデルが提案され、現在は応用に関する論文が毎日のように発表されている。このように隆盛を誇るAttentionベースのViT界隈に対して、一石を投じると思われる論文が新たに発表されたので...

2 viewsedited 09:00

この記事を読む

論文タイトルから学会流行を知り，日本語GPT-2でタイトル生成してみよう!
LGTM: 18
#自然言語処理 #機械学習 #DeepLearning #可視化 #gpt-2

Link: https://qiita.com/dcm_sawayama/items/7c991d44ee57e96446c5

論文タイトルから学会流行を知り，日本語GPT-2でタイトル生成してみよう! - Qiita

こんにちは。
本記事は NTTドコモ R&D AdventCalendar2021 の3日目の記事です。
本記事では，論文タイトルから学会流行をみつつ、タイトル生成をやってみたいと思います。
※記事は 2021/11 時点の...

3 viewsedited 09:00

この記事を読む

ディープラーニングの先端技術、マルチモーダルの日本語モデルを作ってみた【日本語VL-T5】
LGTM: 26
#画像処理 #自然言語処理 #機械学習 #DeepLearning #T5

Link: https://qiita.com/sonoisa/items/618ebcc3db1558c13038

ディープラーニングの先端技術、マルチモーダルの日本語モデルを作ってみた【日本語VL-T5】 - Qiita

要点

マルチモーダル深層学習って何？Vision-Language Modelって何？という方向けに、
Google Colabで実際に学習済みモデルを動かしながら技術概要を理解していただけるチュートリアル記事です。

マルチ...

1 viewedited 21:00

この記事を読む

物体検出の回転は要注意！　回転は楕円で考えよう
LGTM: 55
#画像処理 #機械学習 #DeepLearning #論文読み #物体検出

Link: https://qiita.com/koshian2/items/d672cc502edd64d9d91f

物体検出の回転は要注意！　回転は楕円で考えよう - Qiita

2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar4日目の記事です。今回紹介するのはData Augmentationの回転と物体検出です。画像の回転はData Augmentationでは一般的な方法ですが...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする
LGTM: 30
#Qiita #DeepLearning #Recommendation #GNN #DGL

Link: https://qiita.com/dcm_hashimotom/items/718cbea25d9b5e2c4e50

グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする - Qiita

本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー2021の8日目の記事です．

こんにちは、NTTドコモの橋本(@dcm_hashimotom)です．
業務ではレコメンド関連の技術開発・施策検討を行っており，主にPythonやB...

1 viewedited 10:00

この記事を読む

プーリング層だけでも充分！？衝撃の画像認識モデルMetaFormerを解説！
LGTM: 44
#機械学習 #DeepLearning #画像認識 #論文読み #MetaFormer

Link: https://qiita.com/omiita/items/dfb021be491974a4149a

プーリング層だけでも充分！？衝撃の画像認識モデルMetaFormerを解説！ - Qiita

オミータです。ツイッターで人工知能や他媒体の記事などを紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！
他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！

画像認識...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

【2021年版】文字検出ってなんですか？
LGTM: 60
#Python #DeepLearning #OCR #文字認識 #文字検出

Link: https://qiita.com/dcm_ryou-kawanami/items/0cecbe13909ffa295bd7

【2021年版】文字検出ってなんですか？ - Qiita

はじめに

2年目社員の川波（@dcm_ryou-kawanami）です。
この記事は、NTTドコモ R&D Advent Calendar 2021の14日目の記事になります。

我々 NTTドコモ R&Dでは通...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

G検定2021#3合格までの道のりとTIPS
LGTM: 13
#DeepLearning #AI #G検定

Link: https://qiita.com/HidetoYoshida/items/97cbbf3d14fc8df60c29

G検定2021#3合格までの道のりとTIPS - Qiita

はじめに

G検定2021#3（2021/11）に合格しました。
今後チャレンジする方のために試験準備から勉強コンテンツ、学習のポイントなどをアウトプットしておこうと思います。

まずは試験を知る

G検定って？

日本デ...

1 viewedited 09:00

この記事を読む

不均衡データ対策は決定境界が大事！　ロスを変えてファインチューニングするだけで精度が上がる「Influence-Balanced Loss」の紹介
LGTM: 57
#機械学習 #DeepLearning #不均衡データ #論文読み #ICCV2021

Link: https://qiita.com/koshian2/items/52e4bdc682fc152fe05e

不均衡データ対策は決定境界が大事！　ロスを変えてファインチューニングするだけで精度が上がる「Influence-Balanced Loss」の紹介 - Qiita

2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar18日目の記事です。今日読む論文は「不均衡データの対策」です。この研究は、不均衡データにおける局所的な過学習に着目し、決定境界の近くにあるサンプルのウェイトを...

2 viewsedited 09:00

この記事を読む

【ResNet50/4K 33.2FPS】高解像度の動画をリアルタイムで人物切り抜き（Matting）できる論文の紹介【CVPR2021受賞】
LGTM: 17
#機械学習 #DeepLearning #動画 #論文読み #CVPR2021

Link: https://qiita.com/koshian2/items/e08d1c0866b305288d2f

【ResNet50/4K 33.2FPS】高解像度の動画をリアルタイムで人物切り抜き（Matting）できる論文の紹介【CVPR2021受賞】 - Qiita

2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar19日目の記事です。今日読むのはMattingの論文で、人物の透過切り抜きの研究です。Zoomのバーチャル背景の適用がまさにその例です。

この論文かなりすご...

9 viewsedited 09:00

この記事を読む