Handtrack.js: Hand Tracking Interactions in the Browser using Tensorflow.js and 3 lines of code. by@victor.dibia
Handtrack.js: Hand Tracking Interactions in the Browser using Tensorflow.js and 3 lines of code. | HackerNoon
Handtrack.js: Hand Tracking Interactions in the Browser using Tensorflow.js and 3 lines of code. by@victor.dibia
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
TensorFlow Playground でわかるニューラルネットワーク
この記事を読みニューラルネットワークに興味を持ち勉強を始めました。 ニューラルネットワークを目で見て直感的に理解できるのは素晴らしいですね。 半年以上も前の記事なのでコメントを読まれているか分かりませんが、お聞きしたいことがあります。 TensorFlow Playgroundの入力層のFeatureについて勉強をしているのですが、なぜ生の入力値(座標x,y)ではなく、Featureを間にかませているかその背景を教えていただきたいです。 というのも、MNISTのチュートリアル等では縦横28x28ピクセルの784個のアドレスのグレースケールの値を入力とし、入力層に784個のニューロンを並べている解説が 多く、TensorFlow Playgroundで行われているようなFeatureの選択がどこから出てきたものなのか分からないのです。 ちょっと宣伝のようになってしまいますが、自分の学習成果の
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する - Qiita
以下のことについて知りたい人向けの記事。 ①機械学習の利点と欠点、TensorFlowの利点と欠点 ②ニューラルネットワークの原理についての簡潔な説明 (オンライン書籍：http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html をまとめたもの) ③TensorFlowのチュートリアルに沿ってプログラム作成、その実行結果 以下、参考にしたサイト 1次関数の近似： https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html http://qiita.com/MATS_ELB/items/fec7f54de2dd18b043ae n次関数の近似： http://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2015/11/19/085852 手書き数字画像認識：
Jupyter Notebookでいじって学ぶTensorFlow - MNIST For ML Beginners - Qiita
概要 この記事は、TensorFlowのチュートリアル"MNIST For ML Beginners"をJupyter Notebookで動かしてみるための記事です。 また、記事上部のバッジからJupyter Notebook版をダウンロードできます。ぜひNotebook形式でコードをいじりながら試してみてください。 qiita2notebook - Qiitaの記事をJupyter Notebook化してちょっといじって実行する - Qiita 記事内で使う記号 で始まる文章はコードをいじる際のヒントです。Jupyter Notebook上で試してみてください。 で始まる文章はコードをいじる際に気をつけるポイントです。 準備 Python 2.7 (3系では動作未確認) Jupyter Notebook TensorFlow 0.9以上 （MNISTデータセットの読み込みのため） Mat
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