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Pythonではじめての機械学習～scikit-learn、tensorflow | | Scimpr Blog
勉強しているところなので、間違っている箇所もあるかもしれません. 機械学習は、高度な数学知識を使って、多数のデータから、有用な特徴を算出するいくつかのアルゴリズムを使った技法のことをいう. 例えば、ニューラルネットワークを使った深層学習は、機械学習の一分野である. 集合知プログラミングは、そんな機械学習のサンプルがたくさんある書籍だったけど、もうさすがに古い内容かも. anacondaanacondaは、Pythonの主要なライブラリをパッケージしたオープンデータサイエンスのプラットフォーム. だいたいこれをインストールしておけば、環境が整う. Anaconda jupyterjupyterは、インタラクティブなプログラミング言語の実行環境. PythonやRなどのインタラクティブ実行環境Jupyter Notebookをインストールする
TensorFlowで遊んでみよう！
TensorFlow 勉強会 (4) の発表資料です。 途中の動画を見るには↓の元ファイルを御覧ください。 https://docs.google.com/presentation/d/1CWHjeiDJovG4ymuaoGCFLiBcSHNuNccMQQYkoFtpHxc/pub?start=false&loop=false&delayms=3000
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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