Implementing OCR using a Random Forest Classifier in Ruby - Practical Artificial Intelligence
In this blog post I will show how to implement OCR (optical character recognition) using a Random Forest classifier in Ruby. As our dataset we will be using the MNIST database of handwritten digits and for our Random Forest implementation we will be using Python’s sci-kit learn library. This post also shows how easy it is to integrate the plethora of data science tools from Python into Ruby applic
Awesome Ruby : 素晴しい Ruby のライブラリ・ツール・フレームワーク・ソフトウェアの数々
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Ruby Ruby 以外の言語, ソフトウェアについては を参照してください. Awesome List in Qiita Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Python Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 抽象化 ActiveInteraction - アプリケーション固有のビジネスロジックを管理します. Cells - Rails のコンポーネントを表示します. Decent Ex
Implementing classification using a SVM in Ruby - Practical Artificial Intelligence
In this blog post I will show how to implement a support vector machine (SVM) in Ruby, and how to use it to solve a simple classification problem. We will be using the RubyGem rb-libsvm to help us setup a SVM, train it and make predictions in a minutes. For our dataset we will be using school admission data, this was also the dataset used for in the Implementing Classification using Logistic Regr
Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 2章 パーセプトロンによる論理回路 - Qiita
概要 書籍『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』2章のコードを参考に Python と Ruby でパーセプトロンによる論理回路 (ANDゲート, NANDゲート, ORゲート, XORゲート)を実装する。 計算処理では外部ライブラリを利用する。Python では NumPy を、Ruby では Numo::NArray を使用する。 環境構築が必要な場合はこちらを参照。 → Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 1章 sin関数とcos関数のグラフ http://qiita.com/niwasawa/items/6d9aba43f3cdba5ca725 ANDゲート 重みとバイアスは、人力で適切な値を導いたもの。 Python and_gate.py import numpy as np def
Introducing Tensorflow Ruby API
TensorFlow is an extraordinary open source software library for numerical computation using data flow graphs. It was originally developed by researchers and engineers working on the Google Brain Team within Google’s Machine Intelligence research organisation for the purpose of conducting machine learning and deep neural networks research, but the system is general enough to be applicable in a wide
Rubyでディープラーニング - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 現在、TensorFlow、Chainer他多数のDeepLearning用ライブラリが公開されています。 本格的なアプリケーションで使うには実行スピード、クオリティ、拡張性、ドキュメント、コミュニティの充実等多くの面で、それらの中から選択して使用するのが鉄板な状況です。もちろん、私もメインではそれらを使わせてもらっています。これらのライブラリ、例えばtensorFlowではcomputatoin graphを構築、operationを追加してそれを実行というイメージで（行列、数式で取り扱うイメージ）、根底にある古典的なニューロン
buildpack:linuxbrewを使ってmecab入りRails環境をHerokuに作る - Qiita
$ git push heroku master Counting objects: 5, done. Delta compression using up to 2 threads. Compressing objects: 100% (5/5), done. Writing objects: 100% (5/5), 562 bytes | 0 bytes/s, done. Total 5 (delta 3), reused 0 (delta 0) remote: Compressing source files... done. remote: Building source: remote: remote: -----> Fetching set buildpack https://github.com/heroku/heroku-buildpack-multi... done re
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Arafat Khan- Introducing Tensorflow Ruby API @EuRuKo2017
Using the scikit-learn Python machine learning library in Ruby using PyCall - RubyFlow
Teaching a Neural Network to play a game using Q-learning - Practical Artificial Intelligence
GitHub - red-data-tools/red-chainer: A flexible framework for neural network for Ruby
GitHub - arbox/data-science-with-ruby: Practical Data Science with Ruby based tools.
Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 1章 sin関数とcos関数のグラフ - Qiita
RubyでTensorFlowを使う with PyCall - Qiita
ゼロから作る Deep Learningを Ruby で
Practical Machine Learning Ruby | Crondose
Railsでsunspot(solr)を使って全文検索 - Qiita
Implementing a Naive Bayes Text Classifier
cabocha-rubyの使い方メモ - Qiita
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