手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら
Pandasを用いた基礎分析 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、アナリティクスサービス部の辻 陽行です。 今回は、データ分析を行う際のデータの前処理や集計を行う時に非常に役に立つ、PandasというPythonの便利なモジュールを紹介したいと思います。 モジュールを紹介する前に、分析作業の流れとPandasがどのあたりに関与してくるかを先に説明しておきます。 私たちの仕事は、さまざまなデータ分析をお客さまへ提供し、それを付加価値の核としているわけですが、 行き当たりばったりでデータを分析していくのでは、到底価値のある結果を導きだすことはできません。 大抵の場合、以下の手順に沿って分析を進めていくことになります。 データ分析のフロー ヒアリング・仮説形成 （お客さまからの）データ受領 データの前処理・整形 基礎集計 仮説の修正・分析方針の再検
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