NumPyでの画像のData Augmentationまとめ - kumilog.net
Python Advent Calendar 2017 の 18日目 の記事です。 画像のData Augmentationの手法をNumpy(とSciPy)で実装し、まとめてみました。 使うデータ Data Augmentation Horizontal Flip Vertical Flip Random Crop Scale Augmentation Random Rotation Cutout Random Erasing さいごに DeepLearningで画像分類など画像系の問題に取り組むとき、画像の枚数が精度に大きく影響を与えます。そこで、画像を数を増やすために、画像をちょっと傾けたり、反転させたりと画像を加工したりします。加工して数を増やすことを一般にData Augmentationと呼びます。 Data Augmentationは前処理で使うだけでなく、推論時にも使うこと
アクセス解析担当が必ずやってるGoogleAnalytics設定のまとめ【2018年版】 - Qiita
この記事について 「GoogleAnalyticsの設定、どうしたらいいんだっけ...」と迷ったときのためのレファレンスです。 新規のサイトを立ち上げる時・GAの再設計がしたくなった時に参照してください。 のちのちアクセス解析しつつ改善していくために、できるだけ汎用的にデータを拾っておく 可能な限り、非コーダーができる作業で完結させる というのをテーマにまとめました。 STEP 0: GTM・GAのアカウントを取得 Googleのアカウントがあれば、驚くほど簡単に取得できます。 GoogleAnalyticsのアカウントを作る GoogleTagManagerのアカウントを作る 基本的には、GoogleTagManager（以下、GTM）経由でGoogleAnalytics（以下、GA）を導入します。GTMの使い勝手がよいのはもちろん、GAをカスタマイズしたくなったときに、コーダーの手を借
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