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大谷翔平
zuqqhi2.com
環境 ニューラルネットワークを簡単に作りたかったので、tflearnを使いました。 OS : Ubuntu 16.04python : 3.5.2tensorflow : 1.1.0tfLearn : 0.3tensorboard : 1.0.0a6 tensorboardのインストール tensorboardはpip installでインストールできるので、非常に簡単です。ただ、私の環境ではvirtualenvではうまく動作しなかったので注意してください。検索すると、既知の問題のようで、githubのissuesやstackoverflowのページがいくつかヒットします。 もしpython環境を整備していなかったらこちらを参考にしてみてください。 pip install tensorboard サンプルニューラルネットワークの構築 MNISTデータセットを使って手書き数字認識のタスクをニ
インストールされているライブラリ 今後、他のライブラリのインストールやバージョンアップなどをしていくつもりですが、現状以下のライブラリがインストールされています。 tensorflow 0.12.0chainer 1.19.0scikit-learn 0.18.1gensim 0.13.4word2vec 0.9.1numpy 1.11.3pandas 0.19.2jupyter 4.2.1matplotlib 1.5.3mecab latestjuman++ 7.01 もちろん、上記の依存ライブラリやmecab・juman++用のPythonバインディングもインストールされています。 ちなみにOSはUbuntu 16.04です。 使い方 Pullとコンテナにログイン やり方は以下のコマンドのとおりです。jupyter notebookのパスワードもsudoのパスワードも”ml”になってい
やりたいこと ごくたまにNode.jsでバッチを書く機会があります。ですが、ちょっとしたスクリプトを書くならいざしらず、ある程度ちゃんと書かないといけない場合の資料がネット上に少ないような気がしました。 そのため、自分流ですがこういう風に書いているというのを簡単にまとめました。 ちなみに、この記事のサンプルコードのGitリポジトリは以下です。 環境 node.js : v6.9.1npm : 4.0.5Jenkins : 2.26あとはnode.jsのライブラリ gulp.js バッチを作るときもgulp.jsを使って、watchを常に起動させています。 gulpfileはだいたい以下のようにlintとユニットテストを登録しています。そして、coffeescriptで書いています。 gulp = require 'gulp' eslint = require 'gulp-eslint' p
コンピュータビジョンのライブラリOpenCVのアドベントカレンダーです。OpenCVの知られざる機能(マイナーとも言う)、こんなプラットフォームでOpenCVを動かした、分かりづらいバグに遭遇した、こんな便利な機能があるなどの情報を中心に書いてます。http://qiita.com/advent-calendar/2015/opencv (昨年のAdvent Calendar)あと、今年は昨年と違い執筆希望者多数で、以下の記事もAdvent Cale... 他の皆さんの内容とくらべてかなり簡単な内容です。 解決したい問題 仕事でWebサイトの開発・運用をしていたとき、サイトのリニューアル時のデザインがブラウザ間の挙動の違いによって崩れたり崩れなかったりして、何度もデプロイしては目視で確認したりしていました。 そのとき目視で確認するのが大変だったので楽にやりたい自動化したい、というのがやりた
はじめに この記事は、Machine Learning Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 機械学習のアルゴリズムに関する記事は検索すればたくさん見つけることができます。 しかし、実際にどのように仕事で導入しどのように運用するのかについての記事は少ないように思います。 私は過去に2つほど機械学習を用いたプロジェクトを企画からリリースまで行いました。 そして、今新たにもう1つ機械学習を用いたプロジェクトを立ち上げようとしています。 過去の2つは既存システムに機械学習アルゴリズムを導入したもの、今進行しているのは機械学習がなければ成り立たないシステムの構築です。 十分な経験を持っているとは言えませんが、それなりにたくさんの学びがあったので、誰かの参考になればと思い共有させていただきます。 ちなみに、個々の手法の詳しい解説は他のサイトに任せて、この記事では本番リリース
[:ja]※2016/12/29 更新 pyenvを使って python ローカル開発環境 を構築する方法を簡単にまとめた。 pythonでもpyenvとvirtualenvを使えばRubyのbundlerやGemfileと似たことができる。 pythonでもバージョンやライブラリの管理が簡単にできるため、 これを期にpythonを試してみるのもあり。 環境 OS Linux version 3.2.0-64-generic (buildd@kissel) (gcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5) ) #97-Ubuntu SMP Wed Jun 4 22:04:21 UTC 2014 pyenv 1.0.6-1-g0256ff0 virtualenv 15.1.0 pyenvのインストールと設定 これは非常に簡単にできる。 $ g
以下のライブラリを利用する。 npm install request npm install cheerio requestは対象URLからのデータ取得に用いて、 cheerioはその取得したデータをDOM解析するために使用する。 例えばこんな感じで使用出来る。 #!/usr/bin/env node var request = require("request"); var cheerio = require("cheerio"); var request_url = "http://www.google.com"; request({url: request_url}, function(error, response, body) { if (!error && response.statusCode == 200) { $ = cheerio.loa
協調フィルタリングとは 協調フィルタリングには様々なやり方があるが、 一般的には大人数の集団の中からレコメンド対象と好みが似た集団を見つけ出し、 その集団の行動リストの中から適切な行動を推薦するというものである。 嗜好データ 嗜好データを構造化するにはいろいろな方法があるが、 簡単にするには商品を購入したを1、していない0にしたり、 見た映画には1から5の評価を付けさせ、見ていない映画には0にしたりするなどがある。 ECサイト 映画 商品を購入した
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