Twitterの新しいStreaming API「ChirpUserStreams」がすごすぎる件 - すぎゃーんメモ
最近発表されて、一部で話題を呼んでいるTwitterの新しいStreaming API「ChirpUserStreams」。 まだdeveloperへのpreviewリリースということでプロダクトに使うようなことはできないけど。 http://apiwiki.twitter.com/ChirpUserStreams 今までのStreaming APIでは基本的に public timelineから、指定したキーワードを含む発言を拾う 指定したユーザーの発言を拾う というものだった(はず)。検索系としては便利だけど、home_timelineのように自分がフォローしているユーザーの発言をStreamingで得ようとすると全idを繋げたものをリクエストパラメータとして送らないといけなかったりで、あまりカッコよくない形になってしまっていた。 ところが今回使えるようになった「ChirpUserSt
TensorFlowでのMNIST学習結果を、誰でも実際に手書きして試せるようになった - すぎゃーんメモ
先日、 TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ という記事を書いて、「Herokuで動かそうとしたが上手くいかず〜〜」ということだったのだけど、その後も幾つか変更があって そのおかげなのか何なのか分からないけどもう一度Heroku環境用のpipパッケージをビルドしてみたら上手く出来て、それを同梱することで無事にHeroku環境でも動くようになった。 https://tensorflow-mnist.herokuapp.com/ これでブラウザさえあれば誰でも学習結果を試すことができますね。色んな数字を書いて試して遊んでみてください。 誰かスマホ対応してくれると嬉しいなー。。
TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
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