顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita
はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita
はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学
GCPでのディープラーニング学習環境構築方法 - Qiita
GCP(Google Cloud Platform)でディープラーニング学習環境構築方法 背景 ようやくDockerでのディープラーニングGPU学習環境構築に成功した @karaage0703 。疲れを癒す間も無く、ディープラーニングの帝王Google社のデベロッパーアドボケイトから、新たなる天啓がくだる。 度々からあげさんの記事を引用して恐縮ですが、もしGCPを使う場合は、このあたりをまるっとイメージにまとめたDeep Learning Containersってのもあります。ポチるだけでCUDA/TF/Jupyter/その他全部入りのコンテナをGKEで動かせます。 #gcpjahttps://t.co/tszxsK6sichttps://t.co/VMo9OHBjUp — Kazunori Sato (@kazunori_279) August 7, 2020 CUDAドライバ周り、誰し
【初心者向け】ねこでも分かるニューラルネットワーク超入門 - Qiita
書いてあること 1.ニューラルネットワークって？ 2.ユニット？重み？バイアス？ 3.活性化関数 4.NNの全体像 5.まとめ ニューラルネットワークの全体像をふわっと理解することを目標にしています。数式とかは使ってないので数学アレルギーの人も是非見てください。 1.ニューラルネットワークって？ ニューラルネットワークとは下のようなやつのことです。英語で書くとNeuralNetworkなので、よくNNって略します。なので今回はNNで説明していこうと思います 丸いのを「ユニット」といい、ユニット同士を結んでる線を「シナプス」と呼びます。シナプスって呼ぶのが面倒いので今回は「線」って呼んで説明させてください。 NNは層の構造をしています。だいたい、左から1層目、2層目、、って数えていきます。最初の層を「入力層」、最後の層を「出力層」、間をまとめて「中間層(隠れ層)」と呼びます。下は4層のNNの
機械学習による株価予測 いろはの”い” - Qiita
はじめに ちょうど3年ほど前に機械学習による株価予測のTipsをブログにて公開したことがある。 機械学習による株価予測には押さえておくべきノウハウが多数あり（要するにドメイン知識が必要であり）、データサイエンティストが単に予測対象を株価に置き換えても簡単に良い結果を得ることは難しい。フィナンシャルデータは過分散で統計的エラーが発生しやすく、バックテストや検証の結果は殆どの場合で信用するに値しない。その上、取引における市場の仕組みや制度を正しく検証に反映できていない場合、実運用において大きくパフォーマンスが劣化してしまう。考慮すべき事象は、上場情報（新規、廃止、監理指定等）、取引規制や貸借情報（売買停止、空売り規制、信用取引規制等）に加え、売買のレイテンシー、板の厚みやキューの考え方など多岐に渡る。 このため殆どの検証は机上の空論で終わる可能性が高い。検証に関する記事は多数存在するが、実弾投
配牌からアガれるかアガれないか予測する - Qiita
はじめに 趣旨 個人的にディープラーニングや機械学習を学習したいと思い、O'Reilly Japanさんから出版されているゼロから作るDeep Learningを読みました。 しかし、私自身に知識がなく、いまいちピンとこなかったので、簡単なものを作ってみようと考えました。 とはいえ、せっかくなら自分の趣味でもある麻雀に関わるところで作ろうと考えました。 筆者のスペック Python、機械学習ともに初心者 普段はPHPやRubyを使ったWebのお仕事 環境 Python 3.6.0 bottle 0.12.13 heroku 機能概要 作成したアプリは下記になります。 https://python-mahjang.herokuapp.com/index また、ソースコードは下記になります。 https://github.com/naoki85/python_mahjong 配牌と結果のみを学
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
