ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(パーセプトロンと論理演算) - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに TensorFlow関連の記事を書いている割には、ディープラーニング(深層学習)について理解度が足りてないということもあって基礎的なところから理解してみようと思いました。幸い、ここ1年で本やブログ記事が増えてきたので助かります。 参考にした下記の2つ本となります。あと、この本の内容を元にした幾つかのブログの記事などです。 自分なりに理解したことをまとめて書いていきますが、詳細はリンク先を参照してください。 線形と非線形 機械学習をやる上で「線形」と「非線形」という言葉が出てきますので、先に説明しておきます。 線形 簡単に言えば、直線的な線のことです。 一次関数「例 y = ax + b」のように定数倍と足し算・引き算で表されたものとなります。 【追記 2017/07/21】 y = ax + bは、線形ではないとのことです、線形の定義では原点を通るとのこと。 そもそも線形ってどう
【Python】.whlファイルをpipでインストールしようとして「○○.whl is not a supported wheel on this platform.」エラーが出た時の対応 - Qiita
はじめに numpy+mklのwhlファイルをpip installでインストールしようとしたときに、 「○○.whl is not a supported wheel on this platform.」 というエラーが出たので、その解決方法を備忘録として記事にしてみました。 環境 Windows 10 Python 3.5.2 pip 10.0.1 エラーの原因 pipに対応していないバージョンのwhlはインストールができません。 例えば、cp27に対応していないpipの場合、 numpy-1.14.5+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whlをインストールしようとすると numpy-1.14.5+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform. というエラーが表示され、インス
venv: Python 仮想環境管理 - Qiita
venv について venv を使うと pip によるパッケージの導入状態をプロジェクトごとに独立させることができる． venv は virtualenv が Python 3.3 から標準機能として取り込まれたもの．別途ソフトウェアをインストールすることなく使用できるため，最も手軽に仮想環境を管理する方法の一つと言える． 2 系を偶に使うという程度なら 3 系は venv，2 系は virtualenv で管理すると同じように管理できるので良い． Since Python 3.3, a subset of it has been integrated into the standard library under the venv module. Virtualenv — virtualenv 16.6.1 documentation Python 3.x.x 下に組み込まれた機能なので
人工知能フレームワーク入門（第1回）：人工知能とTensorFlow | さくらのナレッジ
昨今では「人工知能（AI）」やそれに関連する技術が注目されている。そこで本連載では人工知能に関する技術の概要や、それを利用するためのソフトウェアについて紹介する。 人工知能とは何か ここ数年、「人工知能」や「AI」という言葉がさまざまな分野で使われるようになった。人工知能関連の技術はここ数年で急速に発展しており、たとえば将棋や囲碁といった分野では、人工知能技術を使ったソフトウェアが人間のプロ棋士に勝利するレベルとなっている。また、iPhoneに搭載されて話題となった「Siri」は人間の言葉を理解してそれに対し適切なアクションを実行することができるが、これにも人工知能技術が使われている。そのほか、文字や画像の認識、文章の分析など、人工知能関連技術を使った多くの製品がすでに市場に投入されている。 しかし人工知能と言われても、それが実際にはどんなものなのか想像できる人は少ないだろう。そこで本記事
人工知能フレームワーク入門（第2回）：TensorFlowの基本的な使い方 | さくらのナレッジ
人工知能関連のソフトウェアを実装するに当たって広く使われているのがGoogleが提供するオープンソースの数値演算・人工知能関連ライブラリである「TensorFlow」だ。今回はこのTensorFlowのアーキテクチャや、基本的な行列演算、CSVファイルからのデータ読み込み、機械学習プログラムの実装を行う流れを紹介する。 TensorFlowのアーキテクチャ 前回記事で紹介したとおり、TensorFlowは人工知能や強化学習を利用するシステムで使われるさまざまな部品を提供するライブラリだ。提供される機能としてはさまざまな行列・ベクトル演算、非線形演算関数、データファイルの読み書き、最適化問題を解くためのソルバー、ニューラルネットワークで使われる各種演算処理など多岐にわたる。 TensorFlowが一般的な数値演算ライブラリと異なるのは、計算グラフ（Computation Graph）というも
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな
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SQLAlchemyとは、Pythonの中では最もよく利用されているORMの一つです。ORM以外にも以下の機能を持ちます。 1 データベースへの接続、SQLの実行 2 メタデータ 3 SQL Expression Language 4 ORM それぞれ簡単に説明しましょう。 データベースへの接続、SQLの実行 SQLAlchemyは様々なデータベースに対して接続してSQLを実行することができます。 サポートするDBMSは以下のとおりです。有名どころは大抵利用可能です。 Firebird Microsoft SQL Server MySQL Oracle PostgreSQL SQLite Sybase メタデータ SQLAlchemyにはメタデータと呼ばれるテーブルとPythonのモデルクラスをマッピングする機能があります。個人的にはSQLAlchemyで最も強力な機能の一つと考えています
Post/Redirect/Get (PRG) パターン - Qiita
はじめに 最近、Flaskで個人用のWebアプリを開発していて、 Post/Redirect/Get パターン というものを知ったのでメモ。 Post/Redirect/Get (PRG) とは 一言で言うと、フォームデータの二重送信を防止する手法の一つです。 フォームデータをPOSTした後、リダイレクトせずに画面を表示し、ブラウザを再読み込みすると、もう一度POSTしようとしてしまいます。 しかし、POST後にリダイレクトして画面を表示するようにすれば、ブラウザを再読み込みしても送信されるのはGETリクエストなので、フォームデータの二重送信が防げるというものです。 もちろん、リダイレクトしなくてもこのような二重送信を防ぐ方法はありますが、その場合、ブラウザの再読み込み時に以下のようなダイアログが表示されてしまいます。 リダイレクトすればこのようなダイアログは表示されないため、ユーザビリテ
Django入門にはDjango Girls Tutorialがおすすめ - Qiita
Django Girls Tutorial Djangoのチュートリアルをいろいろ探してみた結果、「Django Girls Tutorial」がとても良心的に感じました。 Web開発の経験がない人でも一人で進められるのではと思うほどの丁寧さでした。 英語版 日本語版 よかったところ 基本的な部分だけシンプルにさらうことができる deprecatedな部分がなさそう 数時間でおわる ほとんどの用語に丁寧な説明がある チュートリアルの概要 Django以前の背景知識 Internetとは Comannd lineとは Pythonとは Djangoのインストール プロジェクト、アプリケーション立ち上げ DB,モデル,ORMについて Django URLs,Viewについて Herokuデプロイ など これをやった後、本家のチュートリアルや他のサイトで勉強するとスムーズかなと思いました。 コー
Python Django入門 (1) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Python
[Python] 軽量WebフレームワークのFlaskに入門（準備、起動、HTML、静的ファイル、GET、POSTなど） - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 今日はPythonのWebフレームワークの1つ、Flaskをブログで書きたいと思います。個人的にも業務でも使っていて、軽量フレームワークでとても簡単に使えます。 目次 Flaskとは Flaskとは、PythonのWebフレームワークの1つです。Webフレームワークでは他にもdjangoがありますが、それに比べて超軽量なところが特長です。数行でWebアプリケーションが作れて、何かを手軽に作るには便利なフレームワークです。ただ、超軽量で自由が効くので、大きなアプリケーションを作ろうとすると、フォルダ構成やクラス設計などなど、決めることが多いです（自分で決めたいという人は嬉しい話ですが）。 Flaskのインストール インストールはpip経由で行うことができます。 $ pip install --upgrade Flask Flaskでハローワールド それ
![[Python] 軽量WebフレームワークのFlaskに入門（準備、起動、HTML、静的ファイル、GET、POSTなど） - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/847b109f4a5bf13e6a055a54e22e2b799eb7a29a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F417.jpg)
画像のノイズを落としたり容量を小さくしたりするにはどのようなコードを書く必要があるのか？
手書きのメモをスキャンししたときにどうしても発生してしまうノイズを取り除くとともに、ファイルサイズも減らす方法を、スワースモア大学准教授のMatt Zuckerさんが具体的に公開しています。 Compressing and enhancing hand-written notes https://mzucker.github.io/2016/09/20/noteshrink.html Zuckerさんが持つクラスの中には教科書を使用せずに行うものもあり、そうした場合Zuckerさんは「学生書記官」を任命してノートを取ってもらい、スキャンしてアップロードするそうです。 例えば、以下の画像のようなページをスキャンする場合を考えてみます。この画像は300DPIでスキャンされており、約7.2MBのPNG形式で保存されています。それを画質85でJPGに変換すると約790KBになりますが、1ページで7
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
AtomでPythonの開発環境を整える - Qiita
それぞれ、環境設定のインストールか、ターミナルで $ apm install hogehoge でインストールされる。 atom-beauty Before After autocomplete-path autocomplete-python file-icons highlight-selected Hydrogen japanese-mene linter, linter-flake8, linter-ui-default, busy-signal, intensions minimap, minimap-cursorline, minimap-find-and-replace, minimap-highlight-selected project-manager Atom 本体の環境設定 写ってない部分はいじってないです。 躓きやすい設定 linter flake8 への path
PythonのWebフレームワーク4種比較 - Qiita
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最強のPython開発環境 PyCharmのすゝめ - Qiita
私はPython歴はかれこれ7年程になり、PyScripterやVimなど色々な開発環境を変遷してきた。 その中でPyCharmが最強のPython開発環境であると断言する。 PyCharm Home Page 開発はIntelliJ IDEAのJetBrainsで、最近はGo言語用IDEのGoglandを発表している。 動作環境はWindows/OS X/Linuxのマルチプラットフォームである。 PyCharmは無償版と有償版があるが、普通の開発ならば無償版で充分すぎるほど機能が備わっている。 PyCharmがいかに便利であるか紹介してみよう。 リアルタイムのコードチェックと修正機能 PyCharmはリアルタイムにコードをチェック（PyFlakes使用）してくれるが、Vimでも同様の事ができるので目新しい事ではない。 PyCharmの素晴らしい所は、警告個所を適切に修正してくれる機能が
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複数バージョンのPython2系と3系をvenv(virtualenv)で切り替えて使用する環境構築まとめ(windows編)
Flask + SQLAlchemyプロジェクトを始める手順 - Qiita
https://python.zombie-hunting-club.com/entry/2017/11/03/223435
http://python.zombie-hunting-club.com/entry/2017/11/03/223503
