読書メモ:パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能

TensorFlow(テンソルフロー)やChainer(チェイナー)が前々から気になっていた。
だったら調べればって話だけど、なんとなくやる気にならない。
やる気を出すには、まずはホンの少しでもいいから始めるのが肝心だと思うので、この本は自分には丁度良かった。

セットアップ済み仮想マシンイメージを用意してくれているのも心強い。インストールやビルドでつまづくとテンションがダダ下がりなので、あるだけで安心。(Mac上で自分でセットアップして動かしたかったのでほとんどイメージは使わなかったけど、保険があると安心して失敗できる)。

初心者をターゲットにしているため、とても読みやすく、最初の第一歩としては満足な本だった。

パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能

パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能

dlib

Macでのインストール方法
qiita.com

  • 顔の検出
  • 輪郭の検出
  • 円の検出:学習データは仮想マシン内のdlib_testdataを使用。テストデータは仮想マシン内のdlib_traindataを使用
  • カメラ画像からの認識
$ ./webcam_face_pose_ex

word2vec

Macでのインストール方法
qiita.com

Chainer(チェイナー)

Macでのインストール方法
下記サイトを元にpyenvというのをインストール。anaconda2-4.4.0ではなく、anaconda2-4.0.0を選択
karaage.hatenadiary.jp

chainerは次の方法でインストール。本体はうまく動かなかったけど、chainer-goghは動いたのでいっか。 karaage.hatenadiary.jp

学習済みデータのダウンロード

$ wget https://www.dropbox.com/s/0cidxafrb2wuwxw/nin_imagenet.caffemodel

実行時の指定例
オプションはchainer-gogh/Readme.md参照

$ python chainer-gogh.py -i sample_images/cat.png -s sample_images/style_5.png -o output0  -g -1

PaintsChainer

https://paintschainer.preferred.tech/index_ja.html
教師データは「色着きの完成絵」と完成絵から生成した「線画」のペア約60万件

TensorFlow(テンソルフロー)

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