挑戦！ word2vecで自然言語処理（Keras＋TensorFlow使用）
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ディープラーニングと自然言語処理 画像認識や音声認識の分野では、すでに圧倒的ともいえる成果を誇っているのがディープラーニングである。猫画像識別のニュースに驚かされてからわずか数年のうちに、例えば「GAN（Generative Adversarial Network）」という技術が開発されていて、これを使うと、文字どおり何もないところから写真と見まがう画像を生成することができる。まさに、「十分に進歩した科学は魔法と区別がつかない」。 では、ディープラーニングのもう一方の有力分野である自然言語処理の状況はど
Python3.6とBottleでRESTful APIサーバを構築する - Qiita
from bottle import route, run from bottle import post, get, put, delete, request, response import json books = [ {'id': 1, 'title': 'book 1'}, {'id': 2, 'title': 'book 2'}, {'id': 3, 'title': 'book 3'}, ] @get('/books') def books_list(): response.headers['Content-Type'] = 'application/json' response.headers['Cache-Control'] = 'no-cache' return json.dumps(books) @get('/books/<id:int>') def a_book(i
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