福岡の社会人データサイエンティストの部屋

データサイエンスを極めるため、日々の学習を綴っています。

バッチ正則化が進化しました。【コラム】#011



こんにちは!こーたろーです。


毎日忙しくしています。


しかしながら、ブログで技術的なことを発信するのは結構リラックスできて、続けられそうな気がします。


今日のテーマはコチラです。


ai-scholar.tech

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E-X NSynthで新しい音を作ってみた!【図解速習DeepLearning】#019



こんにちは!こーたろーです。


昨日は、データサイエンスのオンラインイベントに参加してきました。


皆さん、いろいろな現場での悩みなどがあり、データサイエンスの位置づけとは!みたいなことで盛り上がっていました。


データサイエンスは現場あって初めて価値がでますし、データがないと何も始まらないということが言われています。


早く現場でやってみたいですね。勉強だけでは技術的に身につかない部分が多いです。特にコンサルの部分。




それでは今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます!


今日は、Googleの深層学習のアート適用プロジェクトMagenta(https://magenta.tensorflow.org/)を使って、音声を合成することで、新しい音を作ってみます。

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人気のプログラミング言語について【コラム】#010

こんにちは!こーたろーです。


いま、技術ブログの記事のためのプログラムを動かしているのですが、実行に時間がかかっているため、コラム書きます。


今日の記事はこちらです。


news.yahoo.co.jp



やるなら今!プログラミング副業〜独学で稼ぐ入門書〜: 転職やフリーランスを目指す初心者のための教科書

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mimi-APIで音声認識試してみた!【図解速習DeepLearning】#018



こんにちは!こーたろーです。


Deep Learning の2021年度の学習計画をそろそろ立てようかと思っています。


いい参考書などありましたら教えて頂けると幸いです。


それでは今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます!


今日は、「mimi」というWebAPIサービスを利用していきます。


こちらは、フェアリーデバイセズ株式会社が提供しているものです。



  • mimiのアカウント作成
  • アプリケーションIDおよびクライアントIDの発行
  • アクセストークンの取得
  • 音声認識を試す
    • mimi🄬 ASR 版
    • mimi🄬 ASR powerd by NICT
  • 機械翻訳を試す
  • 音声合成を試す




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日本語音声認識試してみた!【図解速習DeepLearning】#017



こんにちは!こーたろーです。


今日から【図解速習DEEP LEARNING】のSection11の「音を取り扱う深層学習」を行っていきます。


昔から音楽好きのため、音に関する知識は結構勉強しました。


下準備はばっちりだと思います。


本日はまず、ブラウザから日本語音声認識ができるサイトでの音声認識の体験をしてみます。


それでは早速参ります。




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GitHubのコードをVScodeウェブで閲覧??【コラム】#009



こんにちは!こーたろーです。


最近は毎日ウォーキングやっております。


もうかれこれ1か月以上休まず続いているという。


私としてはかなり長続きしているような気がします。



では!! 本日はこちらの記事です。




forest.watch.impress.co.jp


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seq2seqで翻訳してみた!(自然言語処理)【図解速習DeepLearning】#016


こんにちは!こーたろーです。


本日も【図解速習DEEP LEARNING】の自然言語処理を行っていきます。

今回は、seq2seq(sequence to sequence)を使って、スペイン語から英語へ翻訳してみます。

  • 必要なライブラリのインポート
  • データセットをダウンロードする
  • データセットの前処理
  • モデルを作成
    • GRUを定義
    • エンコーダを定義
    • デコーダを定義
    • エンコーダ・デコーダ作成
    • オプティマイザーと損失関数を定義
    • チェックポイントを定義し、学習途中の状態を保存できるようにする
  • モデルの学習
  • モデルを評価
    • 翻訳用の関数を定義する
    • チェックポイントデータの呼び出し
    • 翻訳し、モデルを確認
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