Deep Learning実習
AlexNet [A Krizhevsky, 2012] このページはDeep Learningモデルを使って画像認識をする方法を一通り学ぶ初心者向け実習教材として作られました。 ここではPython環境でCaffeフレームワークを利用して画像認識モデルを学習、評価する方法を学ぶことができます。 準備 0. Docker+Jupyter環境の構築 1. Pythonと数値計算 1a. Pythonと数値計算 練習問題解答 画像認識 2. Caffeを使った画像分類 3. 手書き文字認識モデルの学習 4. 学習済みのネットワークをマルハナバチ分類にファインチューニング その他 5. Caffeの動作環境に関して 参考 スライド資料 Caffe deep learning framework Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for
機械学習.vs.乱数 - 小人さんの妄想
新年おめでとうございます。久しぶりにブログを更新します。どっこい生きてます。 昨年は、たった１回しか更新しませんでした。 今年はブログを書けるくらいのゆとりを持ちたいものです。 さて、昨年までを振り返ると、一部で「サザエさんじゃんけん予想」が話題になったことがありました。 なんでも８割以上の的中率を叩き出した方もおられるとか。 そこまでするには相当の入れ込みが必要でしょうが、ちょっとパソコンで試すだけなら、わりと手軽にできます。 予想の方法はいろいろありますが、私は以下のブログを参考に、scikit-learnという機械学習を試してみました。 * サザエさんのジャンケンの次の手を決定木で予測+可視化してみた >> http://sucrose.hatenablog.com/entry/2014/11/23/230622 やったことは、上のブログにある通りです。 ・パソコン上に Python
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
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