子供の公文式学習を Google Assistant で見守る。【Raspberry Pi / AIY Projects: Do-it-yourself AI】 - Qiita
子供の公文式学習を Google Assistant で見守る。【Raspberry Pi / AIY Projects: Do-it-yourself AI】RaspberryPiWioNodeGoogleAssistantgooglecloud 娘達（双子・6歳）も早いもので来年から小学生。就学前に春先から公文式に通い始めました。そこで毎日行う宿題を家族（とGoogle Assistant）で見守る仕組みを考えてみました。 公文式学習法 By Kumon, パブリック・ドメイン 公文式の特長 ～ 公文式学習とは解き方を教わるのではなく、自分の力で教材の問題を解く学習法で、「やればできる」という自己肯定感を育み、未知の領域にも、自分から挑戦する力を培う。公文式は、一人ひとりの「可能性の追求」を目指す教育です。 - 公式HPより 独自の教材を利用して、自分で学ぶ力を身につけていきます。算数
Raspberry Pi 深層学習で「赤りんご」と「青りんご」を見分ける（Keras・Open CV） - Qiita
「赤りんご」と「青りんご」を見分けるだけの簡単なものですが、はじめて自分の用意した画像で深層学習をしてみました。 こんな感じ Deep Learning Apple Recognition - YouTube 「赤りんご」と「青りんご」を見分けます。 まずは「青りんご」から、確率91.4%と推測しました。 続いて「赤りんご」、確率91.1%と推測しています。 今回は推測結果が90%以上で「赤りんご」と「青りんご」を判定しています。りんごがない時に（例えば私の丸顔を写した場合）80%の推測がされた際は、判定結果が出ない様にしています。 環境 前回記事と同様です。 学習の流れ Web上から画像をダウンロードする ダウンロードした画像をNumPy配列にし、訓練データとテストデータに分ける 畳み込みニューラルネットワークで学習する OpenCVで撮影した画像をNumPy配列にし推測データとして使用
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