TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
Kaggle – 神々に近づくために | threecourse's memo
PyDataTokyoに触発されたので、Kaggleで上位を取るための戦略、そして神々に近づくための学習戦略を考えてみました。 kaggle master （自慢）ではありますが、kaggle歴は浅いので、いろんな突っ込みどころがあると思います。 1. 初参加 ～ top25% まずはtitanicのtutorialを始めてみる 終わったら、ちゃんとポイントのもらえる本番コンペに参加する お遊びコンペだとなかなか気合いが入らないので（人によります） いろんなコンペがあるが、とりあえず興味があるのに参加してみる 無理そうならあきらめる beat the benchmark(btb)というのがForumに出てくるので、まずはbeat the beat the benchmarkを目指す。これができればtop25%とか行けるのではなかろうか。 ツールの使い方を覚える良い機会 btbは特徴量をそん
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