ディープラーニング に関する記事 [1/2]

2021.09.27

機械学習の煩雑なパラメーター管理の決定版　「Hydra」「MLflow」「Optuna」の組み合わせで手軽にはじめる一元管理

2021.08.20

Pure Pythonで書かれた“Optuna”の仕組み　ハイパーパラメーター自動最適化のフレームワーク

2021.08.19

毎日2万回ダウンロードされるPreferred Networks（PFN）の“Optuna”　「探索空間」と「目的関数」でパラメーターを最適化する

2021.04.22

プロ棋士がもっとディープラーニング由来ソフトを使えばいい　AIの普及が将棋界を変える

2021.04.14

“深層学習”ではなく“深層強化学習”が決め手　将棋界最強のAlphaZeroと互角の強さ「dlshogi」の秘密

2021.04.08

ディープラーニングは今までの将棋AIとどう違う？　HEROZエンジニアが開発した将棋AIが電竜戦で初優勝した理由

2020.04.02

LINEを支えるVision AIプラットフォーム「PicCell」の仕組みとこれから

2020.04.02

AIを用いてLINEに投稿されるアダルトコンテンツを検出––ディープラーニングプラットフォーム「PicCell」が生まれるまで

2019.01.25

松尾豊氏が語った「ディープラーニングは、インターネットに匹敵する数十年に1度の技術」である理由

2019.01.23

数千回の試行錯誤と数千もの学習時間、そのサイクルをいかに早められるか　Preferred Networks 西川徹氏が語る、深層学習市場での差別化のカギ