世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
プログラマーがソースコード内に書いた「アスキーアート」図2000点以上を収集 使われ方を分析しデータベース化【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
米カリフォルニア大学サンディエゴ校に所属する研究者らが発表した論文「Taking ASCII Drawings Seriously: How Programmers Diagram Code」は、ソースコード内で使用するアスキーアート（ASCII art）を収集し分析した研究報告である。 ▲ソースコード内で活用されたアスキーアートの一例 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容 オープンソースのソフトウェア開発では、プログラマーがコードの中にアスキーアートを使って図を描き、アイデアを視覚的に表現することがよくある。アスキーアートはコードや自然言語では表現しにくい概念を視覚的に明快に説明でき、またコードよりも詳細度は低いものの、コードを理解するうえで「サムネイル」のような役割を果たす。 こうしたアスキーアートは、実際のソフトウェア開発
ライゾマティクスの Squarepusher 新 MV 制作を支えた Google Cloud | Google Cloud 公式ブログ
Squarepusher "Terminal Slam" MV 9/9 からオンラインでのフェスティバル開催となった世界有数のメディアアートの祭典、アルス・エレクトロニカ。毎年、メディアアートに革新をもたらした人物や作品・プロジェクトを表彰する「アルス・エレクトロニカ賞（Prix Ars Electronica）」が発表され、真鍋大度氏率いるライゾマティクスが制作した Squarepusher の新作 MV「Terminal Slam」がコンピューターアニメーション部門の「栄誉賞（Honorary Mention）」を受賞した。機械学習（ML）による Diminished Reality（減損現実）や Image Inpaint（画像修復）で構成された Mixed Reality（複合現実）の 4K 画像がスクリーンを覆い尽くすという新しい演出が注目を集めている。 このライゾマティクスのク
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "具合悪そうだから介抱したのに急に「レイプされた」とかファビョり出して社会的地位を落としにかかってくるのトラップ過ぎるし、男にとって敵でしかないわ。"
具合悪そうだから介抱したのに急に「レイプされた」とかファビョり出して社会的地位を落としにかかってくるのトラップ過ぎるし、男にとって敵でしかないわ。
数学は難しい、だからこそ面白い。アカデミアを諦めてプログラマーに戻った私が今でも学び続ける理由 - Findy Engineer Lab
はじめまして、千葉竜介（@metalunk）です。 ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアをサーバーサイド開発からはじめ、その後は数学の知識と組み合わせることで機械学習エンジニア、検索エンジニアとして働いてきました。現在は株式会社10X で検索と推薦のシステムを作っています。 機械学習と検索は、ソフトウェアエンジニアリングの中でも特にコンピュータサイエンスの知識が重要である分野だと思います。実際に、機械学習と情報検索は現在アカデミアでもっとも活発に研究されている分野の一つです。 そんな分野の専門エンジニアを名乗るような人というのは、小さい頃から算数が大好きで、大学一年の線形代数に躓くことなく進んできたに違いない、と思うかもしれません。しかし、少なくとも自分は違いました。 そんな自分のキャリアについて、この記事では数学を軸に据えてお伝えできたらと思います。 はじめに：ぼくが理系に進んだ理由
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
ラズパイでAI画像認識環境構築 ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。 追記：ラズパイ5に関しては以下記事参照ください。 前提 ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2023-02-21(Bullseye) USBカメラ OSは64bitを使用します。32bitだとライブラリのバージョンが変わってくるのでこの記事のままだとインストールできませんので注意してください。 SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。 また、上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Pi
【終了しました】 『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）
AWS re:Invent 2020の会期中に発表された新サービス/アップデートのまとめです。 今年も、後から出来るだけ素早く簡単に振り返ることができるようにまとめました！ 凡例 (無印) 新サービス (Update) 既存サービスのアップデート (APN) パートナー制度に関連したリリース/アップデート 12/1 (火) 今年の開幕は「Amazon EC2 Mac instances」でした。 Amazon EC2 Mac instances macOS用のAmazon Elastic Compute Cloud （EC2） Macインスタンス EC2 Macインスタンスを使用すると、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV、Safari用のアプリ開発者は、macOS環境を数分でプロビジョニングしてアクセスし、必要に応じて容量を動的に拡張し、AWSの従量課
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】 - Qiita
WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特に Deep Learning）を Wasm でデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 Table of Contents tkat0 です。WebAssembly(Wasm)面白いですね。 私も最近はyewでフロントエンドを書いて遊んでいます。Rust で React っぽいことできるのは新鮮で面白いです。 Wasm は、なんとなく速い JavaScript？とか機械学習で何に役立つの？とか思ってる方も多いと思います。 しかし、Wasm はブラウザでの推論時に使えるだけでなく、機械学習モデルのサービングやエッジデバイスでの推論にも使えると知ったら驚き
Google Developers Japan: 新しい Cookie 設定 SameSite=None; Secure の準備を始めましょう
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
gRPC Internal - gRPC の設計と内部実装から見えてくる世界 | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、Wantedly の Infrastructure Team で Engineer をしている南（@south37）です。 今日は、WANTEDLY TECH BOOK 6 から「gRPC Internal」という章を抜粋して Blog にします。 「WANTEDLY TECH BOOK 1-7を一挙大公開」でも書いた通り、Wantedly では WANTEDLY TECH BOOK のうち最新版を除いた電子版を無料で配布する事にしました。Wantedly Engineer Blogでも過去記事の内容を順次公開予定であり、この Blog もその一環となっています。 Wantedly における Go 導入にまつわる技術背景 | Wantedly Engineer Blog （本記事は Go Conference 2019 Autumn にて無料配布した冊子『WANTEDLY TE
1.はじめに 最近、Twitterで「謎の技術で高画質化された画像」なるものがタイムラインにいくつか流れてきて興味が湧いたので、機械学習の勉強がてら画像の高画質化の方法を、僕のように「理屈無しで手っ取り早く機械学習に触れたい！」という人に向けて備忘録としてここに残しておくことにしました。 謎の技術でこれを高画質にするのは草 pic.twitter.com/HeBB7J8Q7D — koboのようなもの (@cinnamon_kobot) February 14, 2020 謎の解像度をあげる技術で僕らのぼっさんが高解像度に！！！ pic.twitter.com/cjB0MM8Oqu — ろありす (@roaris) February 15, 2020 2.実行環境の構築 今回、この手の機械学習でよく用いられる「pix2pix」を使用しました。pix2pixはGANを用いた画像生成アルゴリズ
WindowsマシンでDocker Desktopを使用せずにDocker CLI実行環境を整備する方法 | DevelopersIO
［速報］AWS、JupyterLab IDEベースの新サービス「SageMaker Studio Lab」無料提供を発表、ブラウザで機械学習を学び試せる。AWS re:Invent 2021
Amazon Web Services（AWS）は、機械学習の実行環境を提供する新サービス「SageMaker Studio Lab」を無料で提供すると、開催中のイベント「AWS re:Invent 2021」で発表しました。 SageMaker Studio Labは、機械学習の実行環境として広く使われているオープンソースのJupyterLab IDEをベースにした新サービスです。PythonやR言語などに対応しており、ターミナル機能やGitとの連携機能などを備えています。 AWSには、すでに「SageMaker Studio」がサービスとして存在していますが、今回発表された「SageMaker Studio Lab」は機械学習の教育を目的とし、機能の一部をサブセットとして取り出したものといえます。 インストールやセットアップなどは不要で、Webブラウザからすぐに利用可能な環境が立ち上が
本連載では以前Tkinterを使ってデスクトップアプリを作る方法を紹介した。Tkinterもそれほど難しくないものの、PySimpleGUIを使うともっと簡単にデスクトップアプリが作れると話題だ。今回は、話題のPySimpleGUIを使って、日給計算アプリを作ってみよう。 PySimpleGUIを使って日給計算アプリを作ってみよう PySimpleGUIについて PySimpleGUIとは2018年より開発されているデスクトップアプリを作るためのライブラリだ。GUIとはGraphical User Interfaceの略で、ボタンやテキストボックスなど、マウスやタップ操作に応じて反応するインターフェイスのことだ。 もともと、PythonでGUIを持ったアプリを作るのには、Tkinter、Qt、WxPythonなどのライブラリが利用されてきた。実際のところ、PySimpleGUIはこれら既に
28歳、一念発起して未経験からデータサイエンティストを志した2年間の軌跡 - Qiita
はじめに 経済産業省の試算によるとAIやビッグデータといったデータサイエンティストが関わる分野では2020年に4.8万人が不足すると言われています。 まだまだ、世の中的に需要があり、将来性のある職業ですので、これから目指そうと思われている方も少なくないのではないでしょうか。 私も時代の流れに乗って、データサイエンティストを目指した人の一人です。 「一念発揮して未経験からデータサイエンティストを目指した普通の社会人が、2年後どのような姿になったのか？」 ということに、少しでも興味のある方に読んで頂けましたら幸いです。 そもそもデータサイエンティストとは データサイエンティストは大きく分けて2種類あると考えています。 企業の課題解決のために大規模データを分析し、その結果をもとに状況の改善をすべく施策立案を行うデータアナリスト・コンサルタント寄りのDS サービスに機械学習を用いた機能を実装したり
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
追記：続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
2021年版：データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pexels from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、昨年はCOVID-19の影響で*1データ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ってしまいましたので、例年に比べてラインナップの変更をほとんど検討しないままでリストアップしている点、予めご容赦いただければと思います。 そして今回の記事では、これまで以上に「実務家向け」「実践的」であることを重視しています。そのため昨年までのリストに比べて大幅に刷新されているカテゴリもあったりします。また、末尾に僕なんぞが選ぶよりもずっと優れた推薦書籍リストへのリンクも付しておきました。併せて参考にしていただけると幸いです。 初級向け5冊 総論 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論
Java 19が正式リリース。より軽量な仮想スレッド、RISC-Vへの移植など新機能。1年後のJava 21が次のLTS版に
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
2023年5月に発表された新しいプログラミング言語「Mojo」が世間で注目を浴びています。 PythonをベースにしたAI向きの言語であるということで、どんな言語なのか気になっている方も多いのではないでしょうか？ この記事では、Mojoの特徴や機能、今後の将来性について解説します。Mojoを学んでみたい方向けの学習方法もまとめているので、これからMojoを勉強すべきか検討している方は、ぜひご一読ください。 レバテックフリーランスはITエンジニア専門の フリーランスエージェントです案件を探してみる 注目のプログラミング言語「Mojo」とは？ プログラミング言語「Mojo」とは、どのような目的で作られ、他の言語と比べて何が新しいのでしょうか。まずはMojoの概要と特徴についてチェックしていきます。 Mojoプログラミング言語の概要 「Mojo（モジョ）」とは、Modular社が2023年5月に
Raspberry Pi 4のディープラーニングで画像認識する環境をゼロから1時間で構築する方法 - karaage. [からあげ]
「Raspberry Pi Advent Calendar 2019」の3日目記事です。 ラズパイ5・最新OSでのセットアップ記事を追記しました 最新のラズパイ5や最新OSでの環境構築は、以下記事も合わせて参照ください。 ラズパイ4を入手しました ラズパイ4を入手しました。色々事情があり、ポケットに入れて叩いたら2台に増えてしまいました。 ラズパイ4が2つ 手に入ったものは仕方ないので、恒例のセットアップと洒落込みたいと思います。ラズパイ4からラズパイ始める人もいるかもしれませんしね。そして今までラズパイ使っていたユーザーとして、4でCPU・メモリが大幅にスペックアップしているので、せっかくならそれらを体感できて役に立ちそうなアプリを動かしてみることにしました。 というわけで、ほどよく処理が重く、役に立ちそう（？）なディープラーニングを使った画像認識（正確には物体検出）を試したいと思います
![Raspberry Pi 4のディープラーニングで画像認識する環境をゼロから1時間で構築する方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/94bd1f2687d8f849047f79a16a692b8a0de065a8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20191201%2F20191201114449.jpg)
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考えているが、何から手をつけたら良いか知りたい方 ・将来、人工知能に関連した業務に携わりたいと検討中の初学者の方 ・未経験者からAIエンジニアになりたく、そのためにどのような知識が必要か知りたい方 ・AIプログラミングスクールや専門学校に進学しようか考えているが、独学で勉強できる方法を知りたいという方 対象ではない方 ・既
M1 Maxより速いディープラーニングに最適なノートPC｢Tensorbook｣2022.04.16 22:0045,208 大野恭希 AWSのlambdaにPythonのlambdaにLambda Labsに...世の中Lambda（ラムダ）だらけですね。 LambdaがRazerと共同開発したディープラーニング向けノートPC｢Tensorbook（テンサーブック）｣が発表されています。価格は3499ドル（約44万円）から。 構成は、駆け出しPythonエンジニア初学者でも分かる｢これなら大丈夫だろうGPU｣GeForce RTX 3080（VRAM16GB）と、Core i7 11800、メモリは64GB。GPU性能はアップルのM1 Maxより最大4倍近く速く、Google Colabを用いた学習モデルの構築と近くすれば最大10倍の差が出ているといいます。ま、RTX3080なんだからそ
「サイバーパンク2077」をプレイしたというエンジニアのマルチン・エランコウスキ氏が、同作で登場するリアルタイム翻訳システムのような「話者の上にリアルタイムで会話内容が表示され翻訳まで行ってくれる翻訳システム」の開発に取り組んでいます。 GitHub - elanmart/cbp-translate https://github.com/elanmart/cbp-translate エランコウスキ氏は「話者の上にリアルタイムで会話内容が表示され翻訳まで行ってくれる翻訳システム」を開発するにあたり、以下のような条件を処理できるシステムを構築することにしたそうです。 ・ショート動画を処理可能 ・複数のキャラクター(話者)の会話内容を翻訳可能 ・英語とポーランド語の両方の音声を認識・文字起こし可能 ・会話を任意の言語に翻訳可能 ・各フレーズを話者に割り当て可能 ・画面に話者を表示する ・サイバー
Deep Learning is such a fast-moving field and the huge number of research papers and ideas can be overwhelming. The goal of this post is to review ideas that have stood the test of time. These ideas, or improvements of them, have been used over and over again. They’re known to work. If you were to start in Deep Learning today, understanding and implementing each of these techniques would probably
ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]
![ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/365e160f7985198b0825782005c70157d0e88576/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200523%2F20200523123857.jpg)
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rust.tokyo のまとめ・感想 - mizchi's blog
顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
最新Raspberry Pi OS（Bullseye）のAI画像認識環境構築方法
AWS re:Invent 2020で発表された新サービス/アップデートまとめ - Qiita
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る1 - GPTで検索エージェント
AIが前衛的で不気味な絵画を延々と描き続けるサイト「Art42」
機械学習で画像の高画質化を試みる（備忘録）- Python3 - Qiita
「Dart 2.5」が登場。GitHubのコードから機械学習させた賢いコード補完をVSCodeなどに提供
ゼロからはじめるPython(73) より簡単にデスクトップアプリが作れるPySimpleGUIを使ってみよう
脳みそが固くなったおじさんSEが機械学習を勉強してみた - Qiita
【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！ | AI専門ニュースメディア AINOW
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita
金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
Mojoプログラミング言語の特徴とは？将来性は？よく分かる入門資料まとめ
M1 Maxより速いディープラーニングに最適なノートPC｢Tensorbook｣
「サイバーパンク2077」のようなリアルタイム翻訳システムをWhisperやDeepLを駆使して実現した猛者が現る
Deep Learning ideas that have stood the test of time