Deep Learningで遊ぶ(1): テニス四大大会データセット（追記あり: 正規化した場合の検証） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
MXnet / Kerasが本格的に普及してきたことで、いよいよ「誰でも（割と）気軽にDeep Learningを実践できる」時代になってきましたね、という話を前回の記事では一通りやってみました。 ということで、これからしばらく「気軽に実践できるようになったけど実際問題Deep Learningってどうなん？」というのを色々サンプルデータセットを替えて学習＆予測の挙動を見ることで、その実態を体感してみようという技術ネタシリーズをダラダラやってみようかと思います。 フレームワークはMXnet / Kerasどちらでも良いつもりですが、単に自分の環境でのお手軽さを優先して基本的にMXnetで統一しようと思います。リクエストがあればKerasでの実行例も後から追記するようにしますので、どうしてもKerasでどう回すか分からない！という方はコメント欄なりでご一報ください。 追記部分について 非常に
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 - Qiita
なぜかあまりやっている人を見ない、ディープラーニングを使用した株価の予想をしてみます。 ディープラーニング、Pythonともに初心者です。ライブラリ、実装方法、理論等は殆ど分かっておりません。ツッコミ等お待ちしています。 ##目標 数日分の株価データを使用して、翌日の日経平均株価が「上がる」か「下がる」か「変わらず」かを予想します。（分類） ##概要 「上がった」か「下がった」か「変わらず」だったかの判断には翌日の終値をベースに判断。 入力データは数日前から前日までの「始値」「高値」「安値」「終値」を使用。 隠れ層は4つ。 入力として上記過去数日分の株価をぶっこんでトレーニングするだけです。 ##環境 TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Python 2.7 AWS EC2 micro instance ##内容 ###準備 可能な限りの日経平均のデータを用意します。今
Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 - Qiita
どうも、データセットの用意でバイナリーとの戦いを5時間繰り広げたあげく、記事に１日かかりました。丁寧に記事書くって大変ですね。うふふっ☆ 前回: 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 に続き、MNISTのエキスパート編を解説しようと思ったのですが、せっかくなので数字ではなくひらがなデータセット計71文字を識別していくなかで**"畳み込みニューラルネットワーク"の解説をしたいと思います。 英語ではConvolutional Neural Networkなので以下CNN**と呼びます コードはほぼTensorflowのチュートリアルエキスパート編のものですので、そちらを見てからだとよりわかりやすいかと。 #1: データセット 産総研(AIST)の公開しているETL手書き文字データベースからいただきました。(旧:電総研の
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 #1: Deep Lea
複数人でのＵｎｉｔｙ開発ノウハウ
21. /[Ll]ibrary/ /[Tt]emp/ /[Oo]bj/ /[Bb]uild/ # Autogenerated VS/MD solution and project files *.csproj *.unityproj *.sln *.suo *.tmp *.user *.userprefs *.pidb *.booproj # Unity3D generated meta files *.pidb.meta # Unity3D Generated File On Crash Reports sysinfo.txt # UnityVS (Tools for Unity) /Assets/UnityVS/ /Assets/UnityVS** /UnityVS.client.sln.DotSettings ⑧SourceTreeのignoreを追加 ・右上辺りの[設定]を選択 ・
えいごのおべんきょう：Unity Gear VR Gameのパフォーマンスを搾り出せ - maimai_jp's blog
対訳形式で翻訳してみるその2です。 Blog — Squeezing Performance out of your Unity Gear VR Game | Oculus Squeezing Performance out of your Unity Gear VR Game Unity Gear VR Gameのパフォーマンスを搾り出せ So you’ve decided to build a VR game in Unity and have settled on the Samsung Gear VR as your target platform. UnityのVRゲームをビルドしようと思い、プラットフォームをSamsugGearVRに据えようとしています。 Getting it up and running on the device was easy enough, but
実力以上の給料を受け取っている時、気をつけるべきこと
これも、昔の先輩に教えてもらった話。よく憶えている。 その日は、ある大手企業のコンサルティングに行った後、近くの喫茶店で振り返りのミーティングをしていた。 先輩は、私に問いかけた。 「今日のメンバーの中で、一番優秀だと思ったのは誰だ？」 「リーダーのYさん…ですかね。彼の意見は非常に的確で、他の方と視点が違っていると感じます。」 「当たり。」 「ありがとうございます。」 だが、先輩の次の質問は、想定していなかった。 「じゃ、もう一つ聞くけど、一番給料が高いのは誰だと思う？」 「給料……？」 「そう、給料。」 「……一番優秀な人だと思いますから、リーダーのYさんですか？」 「本当にそう思う？」 私はあの部屋にいた人物を思い浮かべた。 リーダーのYさん、その脇に「メンバー」として年配の方が一人、Yさんと同年代の方が3名、若手が2名いた。彼らの発言を思いだす。 若手の一人はなかなか良い議論をして
【悲報】みずほのデスマ現場、ガチで監獄並だった。末端は7次受けで時給900円 : IT速報
窓のない部屋に鮨詰めにされて 会議用の長机とパイプ椅子で 隣の人の肘があたったり、前の人の足が当たって 便所は長い行列で漏れそうになる 当然毎日終電 助けて 関連：【悲報】みずほ銀行の次期システム、デスマプロジェクトが破綻か。完成のメドなく4000億円がパー
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ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - Qiita
SSSSLIDE
酔った勢いで新人の女の子に抱きついた結果ｗｗｗｗｗ | ２ちゃんねるスレッドまとめブログ - アルファルファモザイク