Raspberry Pi 深層学習で「赤りんご」と「青りんご」を見分ける（Keras・Open CV） - Qiita
「赤りんご」と「青りんご」を見分けるだけの簡単なものですが、はじめて自分の用意した画像で深層学習をしてみました。 こんな感じ Deep Learning Apple Recognition - YouTube 「赤りんご」と「青りんご」を見分けます。 まずは「青りんご」から、確率91.4%と推測しました。 続いて「赤りんご」、確率91.1%と推測しています。 今回は推測結果が90%以上で「赤りんご」と「青りんご」を判定しています。りんごがない時に（例えば私の丸顔を写した場合）80%の推測がされた際は、判定結果が出ない様にしています。 環境 前回記事と同様です。 学習の流れ Web上から画像をダウンロードする ダウンロードした画像をNumPy配列にし、訓練データとテストデータに分ける 畳み込みニューラルネットワークで学習する OpenCVで撮影した画像をNumPy配列にし推測データとして使用
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
