自分で書いた数字を、畳み込みニューラルネットワークでMNISTを学習したモデルで認識してみたかったんで作ってみましたよ。 Jupyter notebookでやってます。 Python 3以降。 深層学習ライブラリは、いつもどおりKeras。 ソースコード GitHub github.com 学習済みのバイナリも簡単に入手できた方が良いだろうなと思ったので、リポジトリ作りました。 参考 blog.sky-net.pw このコードを大変参考にさせていただきました! ありがとうございます!
PredictionIOはSparkを中心としたJVMベースの機械学習アプリケーションを開発・運用するために必要なミドルウェアやフレームワークなどを統合的に提供するもので、開発者はPredictionIOのフレームワークに従ってエンジンを作成することで、機械学習を使用したアプリケーションをWebサービスとしてデプロイすることができます。 まずはPredictionIOのWebサイトに掲載されているレコメンデーションのテンプレートを動かしてみます。 PredictionIOのインストール ドキュメントを見るとソースからビルドするべしとなっており中々スパルタンな感じです。Dockerで動かすこともできるようですが、折角なのでソースからビルドしてみることにします(Javaは予めインストールしておく必要があります)。 まずはこちらから現時点で最新版の0.11.0-incubatingの配布物をダウ
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