【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに載せていく今風のやり方について考える | Qrunch（クランチ）
機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに載せていく今風のやり方について考える この記事は裏freee developers Advent Calendar 2018の18日目の記事です。 どうも、@aflcです。freeeで機械学習とかやってます。freeeだとRoyで通ってます。 今日は、なんとかしてモデルは作ったもののその後どうしよう、という話をします。 TL;DR TensorFlow Servingとkubelessで、サーバーとか何も考えずにデプロイ出来るようになることを目指します。 本日話す内容 機械学習モデルのデプロイ 前処理・後処理の実装 モデルのバージョン 話さない内容 評価・テスト 開発時の環境 TensorFlow以外で実装する場合 APIの設計 などなど Python以外の言語の話題 はじめに あなたが様々な苦労を乗り越え、イカした機械学習モデルを構築できたとし
人工知能ブログ - DeepAge
TensorFlowは計算グラフを内部で構築するための、型を指定しなければならないときがあります。本記事では、TensorFlowのTensor型に指定することのできるdtypeの種類をまとめました。
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