ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべにっき ♨
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました
ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋のAIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
Twitter API を OAuth で認証するスクリプトを 0 から書いてみた - trial and error
どうも。昨日もちょっと twitter に触れましたが、今日も twitter ねたです。 前の post で、チラッと触れた OAuth 認証 (O認証認証みたいでこわい) を使ってみたくなり、自分で 0 から書いて見ました。 既存のライブラリ使えば手っ取り早いですが、仕組みを理解したかったので、やってみるだけやってみました。 結果から言うと、ものすごく面倒です。すごい時間かかりました。 (僕の文章読解能力と、typo 検出能力と、プログラミングスキルが足りなかっただけかもしれないけど) まあ、これの実装については、各所で結構触れられていますが、まあ話を聞いただけじゃイマイチピンとこないものだったのですが、いざ実装してみたらよくわかりました。 OAuth の仕組み OAuth の仕様については、oauth.net の Documentation に書いてあるとおりです。 OAuth Co
SimpleDBの一貫性読み出し性能評価 - masayang's diary
一貫性読み出し(consistency read)の性能評価をしてみた。 下記、やる気の無いコードを利用。 import boto import datetime sdb = boto.connect_sdb() domain = sdb.get_domain('test_simpledb') for item in domain: item.delete() write_sec = 0 write_microsec = 0 read_sec = 0 read_microsec = 0 read_ok = 0 read_badval = 0 read_error = 0 for i in range(0, 1000): key = "key_%s" % str(i) item = domain.new_item(key) item['val'] = str(i) t0 = datetime
RPXを使って認証を賢く簡単に - masayang's diary
OpenIDだとかFacebook認証だとか、おじさんにはどういう仕組になっているのだか全然わからないのだが、世の中どんどん進化している。 この手の認証サービスを活用することで、利用者もサービス提供側も幸せになれる。 利用者は新たなID/Passwordの組合せを覚える必要がなくなる。 サービス提供側は実装も運用も軽くなる。ID/Passwordに絡む処理の多くを削れるし、漏洩防止のための運用も楽になる。 とはいうものの、OpenID、Facebook Connect、Twitter API等々複数存在する認証全てに対応しようとすると、それはそれで結構しんどい。 そこでRPXの登場となる。RPXはOpenIDやFacebook Connectなどの認証を統合するAPIを提供してくれる。 RPXを使った認証の流れ (1) 利用者が自サイトのSign-inフォームを投函。投函先はRPXドメイン
Python でファイルを読む
[Home] [Setting up Mac OS X] [Python]: ファイルを読む [日本語を使う] Python examples - ファイルを読む Python Tutorial にあまり書かれていなかった、「ファイルの読み方」について、例を示します。 対話形式で一行ずつ端末から読む 質問やプロンプトを出して、一行ずつ答えを端末から読む場合は、 raw_input() を使う次の方法が簡単です。 name = raw_input('Enter name: ') print name 標準入力(stdin)から一行ずつ、最後まで読む 標準入力から読むには、sys をimport しておき、sys.stdin を用います。 次の例は、１行ずつ、標準入力から読んで標準出力に書き出します。 (なお、print 文が自分で改行を付け足さないよう、最後にコンマがついています。） #!/
Django テンプレート言語 — Django v1.0 documentation
このドキュメントについて このドキュメントでは、Django テンプレートシステムの文法について説明して います。技術的な観点からのテンプレートシステムの仕組みや拡張方法に関す る説明は、 Python プログラマのための Django テンプレート言語ガイド を参照してください。 Django のテンプレート言語は、釣合いの取れたパワーと簡便さを実現するように、 また HTML を扱いなれた人にとっては快適になるように設計されています。 Smarty や CheetahTemplate のようなテキストベースのテンプレート言語を経験 したことがあるなら、 Django のテンプレートはしっくりくるはずです。 設計哲学 プログラミングの知識があったり、 PHP のようなプログラムコードを直接 HTML に混ぜ込む言語を使ったことがあるなら、 Django のテンプレートシステ ムが単に H
pythonでExcelを利用するための資料リンク ― lights on zope
Recent entries Python Anywhere seko 2016-11-19 帯状疱疹 seko 2016-11-18 Chromebook購入 seko 2016-11-03 マカロニさん めざせデータサイエンティスト seko 2016-11-02 脳波計muse 購入 seko 2016-09-04 フェルデンクライスメソッド227回目 seko 2016-08-27 EXCELマクロ タスクが残っていてTypeNameとShell.Applicationを使って起動済みのIEが探せない seko 2016-04-19 pythonでNITE 化学物質総合情報提供システムへアクセス seko 2016-04-19 Raspberry Pi 3で侵入者を発見 seko 2016-04-03 Raspberry Pi 3 OSのインストール seko 2016-04-02
2006-09-07
こんどはこっちでExcelにアクセスしてみよう．Python本体の他にwin32all,あとMicrosoft Excelも必要．これが欠点． win32comでExcelを操作する方法について扱っているページと言えばまずhttp://www.hlj.com/~tanoue/Python/Wdw/wpy1.htmlを見ることになるはず．このページ新しくブックを作る方法は書いてあるが，既存のブックを開く方法が書いてない． 準備 ファイルパスに日本語が入っている場合に対処するためにはスクリプトのエンコーディングを変える必要がある．スクリプトファイルではファイルの最初に"# -*- coding:utf-8 -*-"でいいが，インタラクティブシェルで動かすときはsitecustomize.pyを所定の位置に置いてそのなかでエンコーディングを指定する必要がある． import sys sys.se
PythonでXMLを操作する - while( life != end ){ do( enjoy ); }
今の仕事で、RSS形式のURL一覧から指定文字列が見つかるリンクのみを抽出する処理を全てC++で１件ずつダウンロードして、本文から検索してっていうアプローチでとてもパフォーマンスが悪い。 だから、ダウンロードせずにサーバー側で抽出を行って、その結果だけを返すようにしようと考えている。 しかも高速にしなければならない。 そこで、PythonからXMLを扱うために色々調べてたら、二十代は模索のときブログさんの所に有益な情報があったので、メモさせて貰います。 PythonでXMLを扱う(1) PythonでXMLを扱う(2) PythonでXMLを扱う(3) PythonでXMLを扱う(4) PythonでXMLを扱う(5) PythonでXMLを扱う(6) PythonでXMLを扱う(7) PythonでXMLを扱う(8)
Python: コマンドライン引数の取得 – sys.argv変数
コマンドラインで与える引数によってプログラムの挙動を変えたいという場面はよくあります。Python ではコマンドライン引数は sys モジュールの argv 属性に文字列を要素とするリストとして格納されています。そして、リストの先頭要素(sys.argv[0])はスクリプトファイル名となっています。 ソースコード # coding: Shift_JIS import sys # モジュール属性 argv を取得するため argvs = sys.argv # コマンドライン引数を格納したリストの取得 argc = len(argvs) # 引数の個数 # デバッグプリント print argvs print argc print if (argc != 2): # 引数が足りない場合は、その旨を表示 print 'Usage: # python %s filename' % argvs[0]
日本語環境でのPython (for Python 2.3 or later)
日本語環境でのPython (for Python 2.3 or later) - Pythonで日本語処理を行うために(for Python... 皆さんがPythonを使いはじめるとき、なんと言っても気になるのは「ちゃんと日本語使えるのかなぁ」ということではないかと思います。 結論から言えば、現在のPythonは日本語環境で利用可能です。 しかし、快適に日本語を使うためには、ちょっとした準備が必要です。 ここでは、Python 2.3 を基本に説明を行います。 Python の文字列型 まず、Python の文字列型データは 8 ビット透過ですので、文字列の中に文字コードが 0 から 255 までのどんな値が含まれていても処理することが出来ます。 Python の文字列型データに日本語が含まれていても、ビット落ちなどの障害が発生することはありません。 いったんデータとして日本語文字列を
第2回 Trac Lightningで簡単インストール
2004年にTracの存在を知って惚れ込む。Tracや同様のソフトウエアを普及させるべく，収集した情報をdiscypus.jpにて発信している。 今回は，最初にTracの稼働に必要なソフトウエアについて説明します。その後，Trac Lightningを実際にWindowsにインストールする手順と，Trac Lightningのディレクトリ構成，そしてTrac Lightningが稼働しないときの解決方法を説明します。 Tracのソフトウエア構成 Tracは，プログラミング言語Pythonで記述されています。チケットやWikiなどのデータを保存するために，標準では組み込み型リレーショナル・データベースSQLiteを用いています（PostgreSQLおよびMySQLも使用できますが，Trac 0.10/0.11では実験的なサポートに留まっています）。 Tracは，Webアプリケーションです。W
Python用テストフレームワークnose (1) :: 幕の内 - CMS - コンテンツマネジメントシステム
nose はテストケース作成の手間、テスト実行のわずらわしさを軽減することを狙いにしたテストフレームワークで、同種のソフトとしては py.test が知られています。 nose とはなにか 今回は Python 用テストフレームワーク nose(http://code.google.com/p/python-nose/) の紹介をしたいと思います。 同種のソフトとしては py.test が知られており、実際、nose は py.test から大きな影響を受けています。 nose のインストールそれでは早速 nose をインストールしてみましょう。 easy_install を使うと、非常に簡単にインストールできます $ easy_install nose easy_install がインストールされていない場合は次の URL からインストールしてください http://peak.t
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