Keras(TensorFlow)で学習済みモデルを転用して少ないデータでも画像分類を実現する[転移学習：Fine tuning] - Qiita
import pandas as pd import random, math import numpy as np from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 分
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とりあえずFloydhubで遊んでみた - Qiita
はじめに Floydhub とはDeepLearningのためのHerokuのようなサービスでTensorFlowやChainerを使ったプログラムをCloudで動かすことができます。 Floydhubの特徴は Chainer, TensorFlow, Keras, theano等が使える アカウントの作成にクレジットカードは必要ない 今回はとりあえずアカウントの作成からGet Startedをやってみます。 アカウントの作成 アカウントは無料で作れます。クレジットカードは今は必要ありません。https://www.floydhub.com からSign Upすると以下のWelcome Pageに移ります。 Get Started Setup floyd-cli アカウント作成後、メールが届いてるので認証します。 ターミナル上で、適当な作業ディレクトリに移動してからfloyd-cliをイン
青空文庫で作者っぽさ判定（KERAS ＋ character-level cnn） - Qiita
青空文庫で作者っぽさ判定 青空文庫のテキストを利用して、任意の日本語文の作者っぽさを判定するモデルを作ってみました。 https://github.com/shibuiwilliam/aozora_classification 動機 2017/02のTFUG #3に参加したのですが、Rettyの中の方がcharacter-level convolutional neural networkをしていて、これで火がつきました。 https://tfug-tokyo.connpass.com/event/49849/ 元ネタとなったQiitaの記事はこちらです。 とても勉強になりました。ありがとうございます。 http://qiita.com/bokeneko/items/c0f0ce60a998304400c8 なおcharacter-level cnnの論文はこちらです。 https://p
Bot FrameworkをSlackで使ってみる - Qiita
var restify = require('restify'); var builder = require('botbuilder'); var server = restify.createServer(); server.listen(process.env.port || process.env.PORT || 3978, function () { console.log('%s listening to %s', server.name, server.url); }); var connector = new builder.ChatConnector({ appId: process.env.MICROSOFT_APP_ID, appPassword: process.env.MICROSOFT_APP_PASSWORD }); var bot = new builder
Bot Framework で Slack bot 構築メモ - Qiita
次の 2 つの記事をもとに、Microsoft Bot Framework および Microsoft Cognitive Services を利用した表情分析 bot API を公開して、Slack をクライアントとして使えるように構成してみました。 人工知能パーツ Microsoft Cognitive Services を使った表情分析アプリを作ろう！ (Emotion API × Bot Framework 編) Azure で Web 公開＆お手軽 Web Chat を試す Slack bot の構成方法については、Bot Framework サイトで Slack の設定を追加するときに表示される手順の通りに進めればできました。 以下では、構築時の作業メモや注意点について簡単に書いておきます。 (1) 開発環境における実行について ローカルの開発環境においては、Visual St
Azure BOT Service とCognitive Service QnA MakerでFAQのBOTを作る - Qiita
概要 こんにちは！吉田です。今回は、マイクロソフトが12月13日にリリースした、質問に対して回答を返してくれる新しいCognitive Service「QnA Maker」と11月にリリースされたAzure BOT Serviceを組み合わせて、とある企業のFAQに対応するチャットボットを作ってみたいと思います。 事前に準備するもの 時間：30分ほど Azure サブスクリプション 質問・回答が同じページに掲載されているFAQのサイト（例：https://www.microsoft.com/ja-jp/software-download/faq 等） Skype アカウント（Microsoft Account） ※もしSkypeで試したい場合のみ必要 設定手順 Azure Bot Serviceの作成 Azureポータルへアクセスし、新規(+)から、「Intelligence + anal
Azure BOT ServiceのWebChatのUIをカスタマイズする方法 - Qiita
こんにちは。エンジニアの平形です。 Microsoftが提供するBotのサービスであるAzure BOT Serviceのフロントエンドについてお話しします。 今回話す事 Azure BOT ServiceのフロントUIのスタイルのカスタマイズ方法。 今回話さない事 Azure BOT Serviceのバックエンドの話は割愛します。 以下の記事でAzure BOT Serviceの始め方を超絶丁寧に解説してくれていますのでこちらをご覧ください。 https://qiita.com/taiki_yoshida/items/d48d6286ce5b8f3aa2a8 現在previewのステータスですが、すでに実際のプロダクトに導入されており今後の進展が期待できるBotのサービスです。 Azure BOT Serviceの概要はこちら https://azure.microsoft.com/ja
なんとなく動いた・・・で終わらないためのMicrosoft Bot Framework ～ そのに Dialog～ - Qiita
Microsoft.Bot.Builder.DialogsはBotとのコミュニケーションの核となる機能を提供する。 Conversation トップレベルの機能としてMicrosoft.Bot.Builder.Dialogs.Conversationがあり、このクラスから受信したメッセージを処理（SendAsync）したり、処理を再開する（ResumeAsync）ことが出来る。 public class MessagesController : ApiController { /// <summary> /// POST: api/Messages /// Receive a message from a user and reply to it /// </summary> public async Task<HttpResponseMessage> Post([FromBody]Act
Serverless FrameworkでLINE BOTが簡単にできちゃった - Qiita
Serverless Framework Serverless Frameworkは簡単に言うと、yamlで記述した設定ファイルを元に、CloudFormation経由でAWS上のサーバレスアーキテクチャを構築管理してくれるAWS Lambdaを中心としたインフラまわりのフレームワークです。 フレームワークと聞くとRuby on RailsやCakePHPなどを思い浮かべてしまいますが、そういったアプリケーション的な機能は薄く、少し意味合いが違った印象です。 10月にv1.0になり、すでに現在v1.4.0になってます。 それ以前のバージョンとはかなり変わっているので注意 お天気チャンネル for LINE LINEで「天気教えて」ってメッセージを送ると、 現在の渋谷の天気情報とスクランブル交差点のウェブカメラの画像を返してくれるChatBotをつくりました。 https://line.me
Flask+websoket+Epochを使ってリアルタイムチャート - Qiita
import os import json import datetime import random import time from gevent import pywsgi from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/publish') def publish(): if request.environ.get('wsgi.websocket'): ws = request.environ['wsgi.websocket']
HTMLのコーディングが不要になるかも？pix2codeの紹介 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今年の５月末に話題になった 画面のスクリーンショットからコードを生成するディープラーニングpix2code Gigazine GUIのスクリーンショットを読み込むと必要なコードを生成する仕組みでスタートアップが人工知能を活用 http://gigazine.net/news/20170530-pix2code/ AAPL Ch. ディープラーニングを利用し、デザイナーが作成したiOS/AndroidアプリのGUI画像から自動的にコードを作成する「Pix2Code」が話題。 https://applech2.com/archives/20
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - 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 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。**数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみ**はやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理
さくらvps＋hubot＋Slackでslack botをつくる - Qiita
概要 gitとslackを連携させるためにhubotを使ってSlack botつくってみようというお話です。 herokuの例は沢山あったのですが、vpsの例があんまりなくて正直カンタンにできるのかな・・と不安だったのですが案外カンタンにできました。 今回はbotをつくってbotが生きているか否か確認するところまでやりたいと思います。 環境 さくらのVPS CentOS6こと通称遷都くん （phpは6.5くらいだったけど今回別に関係ないですね。） 前提 Slackに登録している、使える vps環境のセットアップ完了済み nvm/npm/node.js/redisをインストール バージョンが云々という話はおいておき、参考サイトと同じようにインストールします。 まずはnvm,npm(nodejsのバージョン管理),nodejsをインストール。 git clone https://github.
Google Custom Search APIを使って画像収集 - Qiita
# -*- coding:utf-8 -*- # onlyzs1023@gmail.com 2016/11/21 import urllib.request from urllib.parse import quote import httplib2 import json import os API_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" CUSTOM_SEARCH_ENGINE = "12345648954985648968:xxxxxxxxx" def getImageUrl(search_item, total_num): img_list = [] i = 0 while i < total_num: query_img = "https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=" + API_KEY
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GPUでディープラーニングやるならAWSよりFloydHub - Qiita
neologd辞書をjuman/juman++で使えるようにするスクリプト作った - Qiita
DCGAN-tensorflowで自動画像生成をお手軽に試す - Qiita
pandas でソート - Qiita
Google製可視化OSSのFacetsがめっちゃ便利だから使ってみてくれ - Qiita
Elasticsearch/kibana/x-packで気象データでMachine Learningしてみる - Qiita
