icrawlerで収集したデータをGoogle Cloud Storageに保管し、Google Colabにマウントする

サマリ

• 自前でCNN系のモデルを訓練するに当たり、任意の画像データを集めてGoogle Colabで処理したい
• 取ったルートは、ローカル環境でicrawler実行→そのままデータをGoogle Cloud Storageへアップロード→Google Colabでマウントして読み込み
• あまり手を掛けずに画像データを集めるなら、下手なスクレイピングよりicrawlerが一番はやいが、多少クセあり

Tensorflow lite on ラズパイでACSからエクスポートした画像分類モデルを動かしてみる

サマリ

• Tensorflow lite使ってみた
• 何も知らなくても使えるという代物ではないが、動かす分には割と簡単
• 性能限界と戦うようなエリアは未検証

Azure Custom Visionで訓練したモデルをローカルのTensorflow環境でササッと動かす

サマリ

• 「学習済モデル取り出せます」って言ってるクラウドマネージドサービスってホンマに使えるんかな…試したろ！
• Azure Custom Vision→Tensorflowと開発元を跨ぐアプローチだが、概ね問題なく動いた
• 個人的にはいい塩梅で満足だったが、手が動く人からすると中途半端なやり方なのかも

"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition"をざっと読んだ

サマリ

• 邦訳版第1版でお世話になった書籍を英語でざっと読んだ。なんだかんだ楽しかったので備忘録
• カバー範囲の広い書籍だが、Deep Learningをやるのに間違いなく必要な内容が詰まっており、頼れるインデックスになると思う
• というかあれ？　目を話してたスキにtf2.0結構良い感じになってない？

2019年末の読書記録(201908~12)

サマリ

• 折角色々読んでるので、遅きに失した感はあるが備忘録を残す
• DeepLearningメインにしつつ、色々

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Keras(Deep Learning)関連の読書記録(201904~201907)

サマリ

• DeepLearningの勉強のために読んだ本の感想とか学習したことの記録。
• 個人的な所感としては、
  • Kerasベースで基礎からやるなら「PythonとKerasによるディープラーニング」