GitHub - Murgio/Food-Recipe-CNN: food image to recipe with deep convolutional neural networks.
Maturaarbeit 2018: This work makes usage of deep convolutional neural networks with Keras to classify images into 230 food categories and to output a matching recipe. The dataset contains >400'000 food images and >300'000 recipes from chefkoch.de. Hardly any other area affects human well-being to a similar extent as nutrition. Every day countless of food pictures are published by users on social n
Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー「PixieDust」をザクッと紹介します - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちわ！石田です。皆様、「PixieDust1 」ってPythonライブラリー、ご存知ですか？昨年出て超便利なのに、なぜか日本ではぜんぜん知られてませんッ2。日本語の記事はQiitaの「これ」くらい。。 Plotlyやipywidgetでシコシコ書くよりぜんぜん楽だし守備範囲も広いので、「このまま埋もれさせるのはモッタイナイ！」と思ってご紹介の記事を書きました。一番ウケそうな「インタラクティブなチャート・ウィジェット」については別記事「Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作
Pythonで機械学習をするための環境を雑にセットアップする方法（Jupyter notebook環境、ディープラーニング環境含む）on Mac/Linux - karaage. [からあげ]
Pythonで機械学習を始める 最近、Pythonで機械学習を勉強したり、色々試したりしています。そんな中、何度もやり直しているのが環境のセットアップ。必要なものを必要なときにインストールしてければ良いのですが、最近は「とりあえずこれだけ入れておけばOKかな」という感じに、環境を雑にセットアップすることが多くなってきました。需要があるかわかりませんが、自分としては大体のことができるので、良い感じかなと思っているので、自分のメモを兼ねて公開してみたいと思います。 MacはOS X（試した環境はiMac Retina4K 21.5-inch 2017 + macOS Sierra 10.12.6)、LinuxはUbuntu 16.04を想定しています。 Pythonの機械学習環境セットアップ とりあえず、ターミナルを開いて、下記のコマンドをひたすらコピペしていけばセットアップできるようにしてみ
![Pythonで機械学習をするための環境を雑にセットアップする方法（Jupyter notebook環境、ディープラーニング環境含む）on Mac/Linux - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/acb9033453e4b9b3719f594ccfe993566758bde4/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F84c02b749263b585a5319904e34c5b530765af3f%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20170925%252F20170925134020.png)
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