ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
Kaggle Facial Keypoints DetectionをKerasで実装する
KaggleのチュートリアルにもなっているDaniel NouriさんのUsing convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial という記事の流れに沿って、Facial Keypoints DetectionをKerasで実装していきます。単純なモデルから徐々に複雑にしながら解説していきます。多少の機械学習の知識があることを前提にしますが、なるべく分かりやすく解説していきたいと思います。間違い・質問・提案などあれば遠慮なく連絡してください。 KerasはPythonで書くことができるTheanoとTensorFlowベースのライブラリです。直感的に書くことができる人気急上昇中のライブラリです。2015年3月に初公開され、2016年4月にKeras 1.0が公開されました。 Danielさんの記事ではLasagne
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