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大谷翔平
webdatareport.hatenablog.com
何かとDeepLearningがブームになっています。うちでもやってみました。 学習させること 画像認識させてみたいと思います。手始めに、ミッフィー、キティ、マイメロのキャラクターを判別させてみます。人間が見てもおばあちゃんくらいになると厳しいこの3者が区別できるのか? 結論 3つのキャラのうちどれ?って判定をさせると、6割くらいまでの精度にはなりました。普通は背景を取り除いて、キャラの顔だけを切り抜いてから分類させるとは思うのですが、背景込でキャラ判別させた割にはまぁまぁの精度かなと思います。キャラの顔だけをくり抜くことをさせるには、OpenCVとかを使うはずですが、OpenCVをいじりまくるのはまた今度ということで。 以下の図は、活性化関数の種類別に、横軸が繰り返し回数、縦軸が正答率です。20回のRectifierが一番正答率が高いという感じですね。キティは9割がた当たるのですが、ミッ
音声認識というとどうしてもスピーチをテキストにするというソリューションが多いです。しかし用途がユーザーインターフェースに限られる。IOTのシーンではモノとモノが通信し合ってこそ、人間様が楽できるので、生活音を識別することをゴールとしたいと思います。 ▼ 概要 今回は5種類のスズの音のサンプルを使って,2種類ずつどちらのスズか判別を行ってみたいと思います。 ▼ 実装環境 Ubuntu 14.04.1 Python 2.7.6 ▼ 用意するもの Pythonと機械学習ライブラリのscikit-learnを使います。 (参考: http://www.iandprogram.net/entry/2015/09/15/221518 ) UbuntuにPythonをインストール $ sudo apt-get install python2.7 pipをインストール $ sudo apt-get ins
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