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機械学習

『モンテカルロ統計計算』章末問題を Julia で解く:第3章「積分法」

『モンテカルロ統計計算』(講談社、鎌谷研吾 著、駒木文保 編)の章末問題を Julia で解くシリーズ第2回で、今回は第3章「積分法」です。解析計算するだけの問題は割愛。

『モンテカルロ統計計算』章末問題を Julia で解く:第2章「乱数」

Julia 言語と MCMC の勉強のため、R 向けに書かれている教科書『モンテカルロ統計計算』(講談社、鎌谷研吾 著、駒木文保 編)の章末問題を解いていこうかと思います。また、単に問題解くだけでは面白くなかったりもするので、適宜 Python との比較などを追…

Optuna で混合ガウス分布の混合比を推定(パラメータ間に依存関係・制約条件がある場合の例)

機械学習モデルのハイパーパラメータを最適化するのに Optuna を使っている人も多いと思います。最適化目標(深層学習のロスや RMSE など)を決め、探索空間を適当に設定するだけでいい感じにパラメータを求めてくれるので便利ですね。ところで、Optuna にお…

GitHub stars に見る Julia 言語の人気ライブラリトップ30

私は普段 Python を使った機械学習アルゴリズムの開発とか統計分析に関わっていますが、最近どうも Julia 言語 julialang が気になっています。よくある scikit-learn や pandas もしくは PyTorch などに不満を感じることはあまりないのですが、みんな Julia…

Albumentations で TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'keypoint_params' が出る場合の対処

深層学習で画像認識系のタスクを解くとき、画像データセットに対する augmentation が重要となる場合が多いです。ランダムクロップ、フリップ、リサイズ、回転、ブラーリング等々。このような定型的な処理をする際、私は Albumentations をよく使います。Git…

cv::Mat を protocol buffer に格納する (C++ で OpenCV & protobuf)

この記事では、C++ で OpenCV を使いつつ、cv::Mat に格納されたバイナリデータを protocol buffer に格納しシリアライズする方法を書いていきます。画像認識系のアルゴリズムを作る際、カメラデバイス上では C++ を使ってフレームを取得し、サーバ上の Pyth…

TensorFlow Probability で VAE (Variational AutoEncoder): TFP 入門所感、tfp.distributions の初歩

最近になり、TensorFlow の肩に乗って確率的プログラミングをするためのライブラリ TensorFlow Probability (TFP) v0.5 がリリースされました。私は画像系タスクを TensorFlow を使って解くことが多く、特にこの記事では、画像生成系タスクに取り組むための…

multiprocessing で tfrecord 作成を高速化する話

お久しぶりです。TensorFlow でモデル学習をする際、便利に使われるのがtf.dataAPI です。以前はtf.contribで提供されていましたが、非常に使い勝手の良い機能だったこともあり、現在は独立したモジュールとして存在しています。様々な形式のデータ入力に対…

Python 機械学習コードを Cython でラップして C/C++ から使う

お久しぶりです。吉田弁二郎です。Cython という便利なトランスパイラ(言語と言語の中間にある言語のようなもの)があります。Python ライクな文法で書ける Cython スクリプトは C/C++ コードに変換・コンパイルされた後に Python から呼び出し可能で、C/C+…