Lab 7 in Singapore

Unityでのゲーム開発、プログラミング教育、VR/AR/MR、AI・機械学習に関して。たまにシンガポールのネタも。

Machine_Learning

【AI/機械学習イベント】「Machine Learning Business Workshop」参加レポート

6月4日 に Unityシンガポール 主催の勉強会Machine Learning Business Workshopと言う勉強会に参加してきました。

内容は Unity の機械学習ライブラリである ML-Agents基本的な技術説明と、Unityの機械学習がどのような使われ方がされているかの事例紹介でした。
ML-Agents_01

講師は、技術説明に関しては Technical Evangelist の Marek Marchlewicz が、事例紹介は営業の Stijn De Keyser です。

【本記事の内容】
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【AI/機械学習イベント】「AI + IoT Day」勉強会&Meetup参加レポート Part.2

ちょっと前ですが 5月4日土曜日に シンガポールの大学「Singapore University of Social Sciencesの構内で行われた IoT SG 主催のイベントAI + IoT Dayに参加しました。

そのイベントレポートの前半を前回行いました。

「AI + IoT Day」勉強会&Meetup参加レポート Part.1

今回はその後半のレポートとなります。

このイベントではシンガポール内の企業で AIを用いた研究・開発を行っている 4名の方によるプレゼンがありました。(前回は前半の2名のプレゼンの紹介をしました。)
会場が大学の講堂と言うことで、久々に講義を受けているような雰囲気でした。しかし、Q&Aではけっこう盛り上がったディスカッションが行われておりました。
AI+IoT_15

【Introduction to AI & ML】
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【AI/機械学習イベント】「AI + IoT Day」勉強会&Meetup参加レポート Part.1

ちょっと参加してから日にちが経ってしまいましたが、5月4日土曜日に シンガポールの大学「Singapore University of Social Sciencesの構内で行われた、IoT SG 主催のイベントAI + IoT Dayに参加しました。

実際自分にとって専門的にやっているのは AR ですが、ARは結局フロントエンド。バックエンドには ARのフロントエンドに表示させる情報源があり、そのバックエンドの情報源として AIIoT を現在勉強しております。

今回のこのイベントではシンガポール内の企業で AIを用いた研究・開発を行っている 4名の方によるプレゼンと、その後はランチ(無料)を食べながらの Meetupがありました。
会場が大学の講堂と言うことで、久々に講義を受けているような雰囲気でした。しかし、Q&Aではけっこう盛り上がったディスカッションが行われておりました。
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今回は、これら 4人のプレゼン内容を順々に紹介しようかと思います。

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【AI/機械学習】本紹介「現場で使える!TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法」

今回は、「現場で使える!TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法」をご紹介します。

タイトルがとても本書の内容を語っていますね。TensorFlow の入門書で、Keras でのモデル構築を行っています。
また、本書の表紙には、「畳み込みニューラルネットワークで実践する画像を用いた深層学習モデルの構築」と書かれています。まさに、本書は CNN畳み込みニューラルネットワーク)で画像の深層学習に特化した内容になっています。



私も現在取り組んでいるのは画像系の CNN で、TensorFlow と Keras を使用しています。
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【AI/機械学習】TensorFlow(GPU版)と Keras のインストール方法 Part2

Machine Learning(機械学習)Deep Learning(深層学習)のフレームワークとして今ダントツ人気の Google が提供する TensorFlow。この GPU版のインストール方法を説明しています。

前回、GPU環境の構築方法を説明しました。

TensorFlow(GPU版)と Keras のインストール方法 Part1

今回は、その次のステップとして Python環境の構築方法と、TensorFlowと Keras のインストール方法を具体的に解説していきます。

TF_GPU_01
【2.Python環境構築とTensorFlowのインストール】

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【AI/機械学習】TensorFlow(GPU版)と Keras のインストール方法 Part1

Machine Learning(機械学習)Deep Learning(深層学習)のフレームワークとして Google の提供する TensorFlow が今はダントツ一番人気ですね。他のフレームワークより少し遅れてリリースされましたが、現在実質デファクトスタンダードです。

私も以前は Preferred NetworkChainer を使っていましたが、最近は TensorFlow ばかりです。やはり世界的に利用者が多いと、参考になる記事や資料もとても多くなるのが魅力ですね。
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そこで、今回はインストールがけっこう面倒な TensorFlow (GPU版)の解説を詳しく行います。(CPU版のインストールは簡単なので、ここでは対象にはしていません。)
私の感覚的には、当然モデルや他の処理など 場合にもよりますが、CPU版に比べて 5,6倍速いときや 7,8倍速いときなどあります。できれば使用したほうが良いです。CPU版で数日かかる処理を数時間で終わらせられるのはほんとうに魅力的です。

また、TensorFlow を利用する際は Keras(TensorFlow上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリ)を利用する人も多いでしょうから、ここでは Keras のインストールも説明します。

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【機械学習、Unity】ML-Agents の3DBall で機械学習を試す

Unity で機械学習(Machine Learning)が行える ML-Agents について、前回、前々回に 3DBall と言うサンプルをサンプルデータ(学習済みデータ)を用いて試してみました。
ML-Agents の3DBall を試す(サンプルデータ使用)Part1
ML-Agents の3DBall を試す(サンプルデータ使用)Part2

今回は、サンプルの学習済みデータを用いず、自分で学習を行わせてみます。(前回までの設定はされている前提です。)
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《シンガポールでARゲーム個人開発中。 主にARに関して情報発信してます。》 VR/AR/MR、Unity、機械学習/AIにも興味あり。それらのシンガポール、東南アジアの情報もあわせて発信中。
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