ディープラーニングによるホットドッグ検出器のレシピ - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の画像解析担当のレシェックです。techlife を書くのは初めてです。よろしくお願いいたします。 最先端の機械学習を使うためには、常に自分のスキルアップが必要です。そのために、毎日論文を読んだり、新しいオープンソースのコードを試してみたり、クックパッドのデータで実験しています。これはちょっと料理の練習と似ています。新しいモデルを学習させるのは料理をオーブンに入れるのと同じ気持ちです。オーブンの温度は学習率と同じで、低すぎだとよく焼けず、高すぎだと焦げてしまいます。しかし、ちゃんと他のリサーチャーの論文やブログの中のレシピを見ながら自分のデータでモデルを学習させると、失敗せずに済むかもしれません。 このエントリでは、そういった機械学習のレシピの一例を紹介します。 このブログで使っているテスト画像はPixabayから取得した、Creative Commonsのライセンスの写真です。
開発版のTesseract 4.0 alpha をためしてみる その2 - 今日も微速転進
前回に引き続き、開発版のTesseract 4.0alpha ネタです。大した内容はありません。 a244.hateblo.jp やったこと 前回の続きとして、新しいjpn.trainneddataファイルをバラして内容を確認してみます。 ファイルが混ざると面倒なので作業ディレクトリを2つ作ります。 $ mkdir 4.0a $ mkdir 3.04 まず新しい方のjpn.traineddata。パスは Homebrew で開発版をインストールした場合した関係で、/usr/local/Cellar/tesseract/配下の'HEAD-'で始まるディレクトリ（フォルダ）になります。 $ combine_tessdata -u /usr/local/Cellar/tesseract/HEAD-23e420a_2/share/tessdata/jpn.traineddata 4.0a/jpn.
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