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--- 機械学習サンプルコードのリンク2017年版 [2017/06/03]
adash333 [Tensorflow]
+++ 機械学習サンプルコードのリンク2017年版 [2018/10/07] (現在)
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 機械学習のライブラリ（フレームワーク）としては、TensorFlow（テンソルフロー）、scikit-learn（サイキット・ラーン）、Chainer（チェイナー）、Caffe（カフェ）などがあります。
+以下のサイトに、どのライブラリをどういうときに使ったら良いかについて、分かりやすくまとめてくださっています。
+-10-01
+Chainer, tensorflow, Keras, それともゼロから作る？Deep Learningを制するには何がいいのか？！\\
+http://www.procrasist.com/entry/2016/10/01/200000
 =====Python一般=====
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 =====Chainer=====
+Chainerとは、日本の会社が2015年に公開した機械学習フレームワーク。インストールが簡単であり、日本語のドキュメントも充実しているらしいです。難点としては、後方互換性の無いVersion改定を繰り返しており、今から学ぶのであれば、1.5以上が良いらしい。といっている間にversion2になってしまったらしい。コードの見分け方は、以下の記事を参照してください。
+shi3zの長文日記
+-04-11 06:31
+■後方互換性をバッサリと切り捨てたというふれこみのChainer2(ベータ1)を恐る恐る試す。そして未来\\
+http://d.hatena.ne.jp/shi3z/touch/20170411/1491859884
+-01-19
+chainerのバージョンごとの違い(2016年1月19日現在)\\
+http://studylog.hateblo.jp/entry/2016/01/19/005627
+-11-22
+ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか？　〜準備編〜\\
+http://bohemia.hatenablog.com/entry/2015/11/22/161858
+Chainerのimagenetを[確実に]動かす
+rerere0101
+年06月10日に更新\\
+http://qiita.com/rerere0101/items/fde1661df4a26f1d0626
+=>python2
 =====Tensorflow=====
+Tensorflow playground\\
+http://playground.tensorflow.org/
+-01-05
+ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換）\\
+http://d.hatena.ne.jp/shu223/touch/20160105/1451952796
 =====Keras=====
+karas（ケラス）はTheanoやTensorFlowに対応したDeep Learning用のラッパーライブラリ。
 詳細はよくわからないが、kerasからTensorflowをつかうことができる。
+ザコ大学生がKerasについてどんなものか簡単にまとめてみた
+halspring
+年05月25日に更新\\
+http://qiita.com/halspring/items/362d050b85f39e0e2658
 無から始めるKeras 第1回
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 年06月02日に更新\\
 http://qiita.com/Ishotihadus/items/c2f864c0cde3d17b7efb
+GPUなしではじめるディープラーニング
+namakemono
+年02月02日に更新\\
+http://qiita.com/namakemono/items/75ec9549da6fc602b470\\
+転移学習
+犬と猫の写真を判定するウェブサービスを作ってみた
+elm200
+年05月29日に更新\\
+http://qiita.com/elm200/items/5b04a2be69a6fdf1e19c
+[Keras/TensorFlow] Kerasで自前のデータから学習と予測
+agumon
+年05月03日に更新\\
+http://qiita.com/agumon/items/ab2de98a3783e0a93e66
+-04-28
+ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！\\
+https://employment.en-japan.com/engineerhub/entry/2017/04/28/110000
+===== Caffe =====
+-01-23
+Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する\\
+http://christina.hatenablog.com/entry/2015/01/23/212541
+-02-20
+ご注文はDeep Learningですか？\\
+http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/02/20/214909
+=====WEBクローリング&スクレイピング=====
+これらの具体的な方法を記載してくださっているブログを読むと、画像を5000枚用意するなど、学習用データの収集（クローリング）と抽出（スクレイピング）に非常に時間がかかり、また大事であることが分かる。
+近年は少ない学習データをもとに機械学習を行う手法も開発されつつあるとは言っても、基本は大量の学習用データをWEBから集めるのが現実的と思われる。いつか、WEBクローリング&スクレイピングについてまとめてみたい。
+----
+前：
+<wrap hi>
+[[windowsで機械学習フレームワークを導入する方法]]
+</wrap>\\
+[[sidebar|目次]]\\
+次：
+<wrap hi>
+[[機械学習用データの収集方法]]
+</wrap>

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