TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
TensorFlow : コード解説 : ML 初心者向けの MNIST * 本ページのベースとなっている TensorFlow : Get Started : ML 初心者向けの MNIST は TensorFlow のバージョンアップに伴い、大幅に加筆修正されましたが本ページには反映されておりません。必要ならばリンク先を参照してください。(03/19/2017) * (Obsolete) TensorFlow : Tutorials : ML 初心者向けの MNIST に、数式は排除/コード重視の方針で詳細な解説を加筆したものです。 データセットはまた、どの数字かを教えてくれる各画像へのラベルを含みます。例えば、上の画像へのラベルは 5, 0, 4 そして 1 です。 このチュートリアルでは、画像を見てどの数字であるか予測できるようにモデルを訓練していきます。我々の目的は Tensor
第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
Airbnb JavaScript スタイルガイド() {
javascript-style-guide 常に気をつけたい、JavaScriptへの正しい接し方 View on GitHub Airbnb JavaScript スタイルガイド() { 元文書:https://github.com/airbnb/javascript 常に気をつけたい、JavaScriptへの正しい接し方 Note: this guide assumes you are using Babel, and requires that you use babel-preset-airbnb or the equivalent. It also assumes you are installing shims/polyfills in your app, with airbnb-browser-shims or the equivalent. 注意: このガイドはあなたがB
2018 年は Hyperapp の年だ - Qiita
この投稿は Increments Advent Calendar 2017 の14日目の記事だよ。Hyperapp という JavaScript ビューライブラリを自作しているので、その説明と作った理由について話す。 Hyperapp ができるまでのプロセスや、どんな価値観で作ったかなどを書く。新しいフレームワークを作る時の参考になれば嬉しい。 Hyperapp とは？ Web アプリのフロントエンド用 JavaScript ライブラリ。React, Preact, Vue といった代表的なものよりもずっと小さく、1 KB という超軽量サイズ。他のライブラリに依存することなく使えて、さらにスピードもある Elmアーキテクチャーに基づいてて、アプリケーション設計はElmやReact、Reduxと似てるけど、ボイラープレートは少ないし、TypeScriptにも対応して、とにかくシンプル。 El
2017年一番人気のあるエディタは何だったのか？転職ドラフトのデータから読み解く、人気エディタ徹底分析！｜転職ドラフトReport
「いま、どのエディタが一番人気なのか」 宗教戦争※になぞらえるほどの議論を巻き起こすこの問題に、転職ドラフトチームはデータから答えを出してみたいと思います。 すでに登録済みの方はご承知のとおり、転職ドラフトの登録フォームには「好きなエディタ」を入力する項目が用意されています。そのデータを集計の上、審査を通過したユーザーのみを対象として、「昨対比」「年代比」「言語別」といった多視点から分析を行なってみました。 さて、あなたが愛用するエディタはいったいどこに位置しているでしょうか？（どんな結果になっていても怒らないでください…） 【集計対象】 転職ドラフトの審査を通過したユーザー1642人 【目次】 2017年度版 エディタ使用率を大公開！ ヤングVSアダルト！年代別エディタ使用率比較 エディタ別 指名率＆指名数比較 エディタ別 GitHub＆Qiita入力率 プログラミング言語別 エディタ使
猫と7か月間漂流、ポーランド人男性をインド洋で救助
インド洋で仏沿岸警備隊に救助されたポーランド人男性のズビグニエフ・レケトさんと猫。仏海外県レユニオン島で（2017年12月27日提供）。(c)AFP/Richard BOUHET 【12月28日 AFP】故障したボートで海上を7か月間にわたって飼い猫と共に漂流していたというポーランド人男性（54）が、仏海外県レユニオン（Reunion）島近くのインド洋で仏沿岸警備隊に救助された。 男性は今年5月、自ら改良したクルーズ客船の救命ボートでモザンビーク沖のコモロ諸島（Comoros Islands）から南アフリカを目指す2000キロ超の航海に出たと話している。 計画では、船舶の交通量が多いモザンビーク海峡（Mozambique Channel）を通って南下することになっていた。同海峡は、男性の改造ボートで進むには海流が強い海域だ。男性は南アフリカに到達することなく、航路を大きく外れたレユニオン島
障害を持つ子どもたちが初めて無重力状態を体験した瞬間の動画が公開中
フランス国立宇宙研究センター(CNES)傘下で、無重力体験や無重力化の実験を目的とした飛行を行う航空会社NovaspaceとESA(欧州宇宙機関)、そしてヨーロッパを拠点にハンディキャップを持つ子どもたちを支援しているグループReves de Gosseが協力して、「障害のある子どもたちに無重力を体験してもらう」というプログラムが2017年8月24日に実施されました。「子どもたちが乗ったNovaspace所有のエアバス機でパラボリックフライトを行って無重力を作り出す」というこの計画で、初めて子どもたちが無重力を体験した様子を記録したムービーがYouTubeで公開されています。 Extraordinary Kids fly in ZERO GRAVITY ! 4K Novaspace所有のエアバス機。 参加者に説明を行うESAの宇宙飛行士は、「この日は子どもたち、そして大人たちに『驚き』を与
GACKTが初めて本名を明かし、実業家として仮想通貨事業に取り組むことを発表
SPINDLEは金銀取引のオンラインサービスを提供するBullion JapanのCEOである平井政光が率いる、金融に特化したコンサルティング集団・Blackstar&Coが手がけるプロジェクト。SPINDLEに感銘を受けたGACKTは、コアメンバーとして立ち上げ当初から関わっていた。 12月26日にアメリカ・ニューヨークからアップしされたGACKTのオフィシャルブログのエントリーによると、仮想通貨を「インターネットの出現以上の、世界の最大成長産業」とし、世界から取り残されていく日本経済の落ち込みに危惧したGACKTが「唯一の手段として仮想通貨に着目し、多くの人に仮想通貨における投資の優位性に気づいてもらうために広告塔としてではなく、一事業者として本気で関わった」とのこと。 SPINDLEの公式サイトでは大城ガクトのプロフィールが公開されており、「2012年にマレーシア・フィリピン・香港に
K近傍法(多クラス分類) - Qiita
K近傍法とは KNN(K Nearest Neighbor)。クラス判別用の手法。 学習データをベクトル空間上にプロットしておき、未知のデータが得られたら、そこから距離が近い順に任意のK個を取得し、多数決でデータが属するクラスを推定する。 例えば下図の場合、クラス判別の流れは以下となる。 １ 既知のデータ(学習データ)を黄色と紫の丸としてプロットしておく。 ２ Kの数を決めておく。K=3とか。 ３ 未知のデータとして赤い星が得られたら、近い点から３つ取得する。 ４ その３つのクラスの多数決で、属するクラスを推定。 今回は、未知の赤い星はClass Bに属すると推定する。 ※Kの数次第で結果が変わるので注意。K=6にすると、赤い星はClass Aと判定される。 利用データ用意 sklearnでirisのデータセットを用意。 from sklearn.datasets import load_
次元の呪いについて - Qiita
この記事について 以下の観点から高次元空間の性質についてまとめます。 次元数と最近傍・最遠傍との距離の関係 データ数と最近傍・最遠傍との距離の関係 人工データと実データの比較 はじめに 機械学習を使って何らかのタスクを解く上で、データの次元数は常に気にする必要があります。なぜなら、機械学習で扱う多くの問題はデータの次元数が大きくなるごとに難易度が跳ね上がるからです。 「次元の呪い」とも呼ばれるこの問題の原因は、高次元空間の性質にあると言われています。 データの次元数を大きくすると、私達の直感に反する興味深い挙動が確認できます。今回は、高次元空間の性質を簡単な数値実験で調べてみました。 次元の呪いとは データの次元数が高次元になると、データが空間の外側に集中して分布する現象です。 高次元空間の直感的な理解のためには下記が参考になると思います。 次元の呪い、あるいは「サクサクメロンパン問題」
次元の呪い、あるいは「サクサクメロンパン問題」 - 蛍光ペンの交差点
超球の体積、すなわち多次元空間における球は、一般的に私たちが観測する３次元の球体の体積とは遥かに異質な性質を示すらしい。 機械学習の有名な教科書によれば、 Our geometrical intuitions, formed through a life spent in a space of three dimensions, can fail badly when we consider spaces of higher dimensionality. 拙訳： 我々の幾何学に関する直観は、３次元空間の中で過ごした人生の中で形成されたものだが、高次元空間を考えるときには、まるで役立たないことがある。 ("パターン認識と機械学習 上", 原書, p.36) ... in spaces of high dimensionality, most of the volume of a spher
iPad でコードを書く Late 2017 - kondoumh のブログ
久々に iPad で少しコードを書いてました。 1年前 Textastic + Prompt 2 や Coda for iOS で VPS 上に git clone したソースコードを sftp で読み書き、SSH で実行してました。この時は物理キーボード使わずソフトウェアキーボードで頑張ってました。iPad 用のキーボードはピッチ狭くて打ちにくいのと Air 2 の軽さが損なわれるからでした。 blog.kondoumh.com 去年買った Anker の TC930 はそこそこ打ちやすく、会議でのメモ取りに活用してます。 scrapbox.io さらに今年「ひらくPCバッグ mini」買ったので iPad にキーボードカバーを追加する程度なら持ち運びが苦になりません。 blog.kondoumh.com このバッグは膝の上に置くとちょっとしたデスクになり電車で座れた時タイピングしてもあ
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フィボナッチ数列は２進数でも美しいのか(PDF)
はじめてのパターン認識 第5章 k最近傍法(k_nn法)