The Best Machine Learning Libraries in Python
Introduction There is no doubt that neural networks, and machine learning in general, has been one of the hottest topics in tech the past few years or so. It's easy to see why with all of the really interesting use-cases they solve, like voice recognition, image recognition, or even music composition. So, for this article I decided to compile a list of some of the best Python machine learning libr
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
14 open source tools to make the most of machine learning
Tap the predictive power of machine learning with these diverse, easy-to-implement libraries and frameworks Spam filtering, face recognition, recommendation engines — when you have a large data set on which you’d like to perform predictive analysis or pattern recognition, machine learning is the way to go. The proliferation of free open source software has made machine learning easier to implement
Caffe, Pylearn2をそれぞれinstallしたDockerコンテナをDocker Hubに公開した - CORDEA blog
QiitaにてCaffe, Pylearn2のinstallに関する記事を投稿したところTwitterで次のような反応を頂きました。 やはり準備が鬼門すぎる。インストール済みのDockerコンテナとかがあればな・・・ Caffe, Pylearn2をまとめて試す by @_Cordea on @Qiita http://t.co/ktKeIHeTxD— ピクシィ (@icoxfog417) January 25, 2015 これは私も感じていたことで、installが一番の関門ではないにしろ、「ちょっと使ってみたい」というユーザーを阻むには十分すぎる障壁だろうと思います。 もちろん、Pylearn2はVagrantに慣れていればVMが公開されているのでそちらを使用する手もあります。 一応Dockerfileも書いてはいる(動作確認はしていない)のですが、そもそもDockerfileを使用す
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