機械学習サンプルコードのリンク2017年版
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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 [Chainer] |
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。 | 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。 | ||
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| + | 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。 | ||
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| + | 2016-10-01 | ||
| + | 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===== | =====Python一般===== | ||
| ライン 14: | ライン 20: | ||
| =====Chainer===== | =====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、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。コードの見分け方は、以下の記事を参照してください。 | + | 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。 |
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| + | shi3zの長文日記 | ||
| + | 2017-04-11 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 | ||
| 2016-01-19 | 2016-01-19 | ||
| ライン 24: | ライン 35: | ||
| http://bohemia.hatenablog.com/entry/2015/11/22/161858 | http://bohemia.hatenablog.com/entry/2015/11/22/161858 | ||
| - | + | Chainerのimagenetを[確実に]動かす | |
| - | + | rerere0101 | |
| + | 2017年06月10日に更新\\ | ||
| + | http://qiita.com/rerere0101/items/fde1661df4a26f1d0626 | ||
| + | =>python2 | ||
| =====Tensorflow===== | =====Tensorflow===== | ||
| ライン 65: | ライン 78: | ||
| http://qiita.com/agumon/items/ab2de98a3783e0a93e66 | http://qiita.com/agumon/items/ab2de98a3783e0a93e66 | ||
| + | 2017-04-28 | ||
| + | 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 | ||
| ライン 79: | ライン 94: | ||
| http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/02/20/214909 | http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/02/20/214909 | ||
| + | =====WEBクローリング&スクレイピング===== | ||
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| + | 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。 | ||
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| + | <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]]\\ | ||
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| + | <wrap hi> | ||
| + | [[機械学習用データの収集方法]] | ||
| + | </wrap> | ||
機械学習サンプルコードのリンク2017年版.1496532410.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
