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--- 機械学習成果をwebで公開 [2017/10/13]
adash333 [機械学習成果をWEBで公開している例]
+++ 機械学習成果をwebで公開 [2018/10/07] (現在)
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 Pythonでの機械学習の成果を、同じプログラミング言語であるPythonでWEB公開するとなると、[[http://flask.pocoo.org/|Flask]]がお勧めのようです。
+年10月現在、私が実行できたのが機械学習フレームワークKerasとWebアプリケーションフレームワークFlaskを用いて、Herokuにデプロイする方法でした。全て無料です。
+超個人的意見として、プログラミング初心者が画像を用いて機械学習を行う場合は、Kerasがお勧めです。日本語のドキュメントがあり、誰が書いても同じコードになりやすく、いざとなれば英語の解説がWeb上にたくさんあるからです。
+（1）以下に、Keras+Flaskでりんごとオレンジの識別をするサイトの作り方を記載しましたので、ご覧ください。
+Kerasで自前データで機械学習した成果をWEBで公開（Keras+Flask）（１）
+/10/25 2017/10/26\\
+http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20440
+（2）次に、手書き数字画像を判別するアプリをherokuにデプロイする方法を記載してみました。
+Kerasで自前データで機械学習した成果をWEBで公開（Keras+Flask）（２）「FlaskアプリをHerokuで公開」\\
+http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20570
+(参考)\\
+PHP file_get_contentsでAPIサーバーにGET,POST,画像アップロード\\
+http://symfoware.blog68.fc2.com/blog-entry-1885.html
+===== WEBアプリケーションフレームワーク =====
 http://djangoproject.jp/\\
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 http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=18028
 =====WindowsパソコンにFlaskをインストールする方法=====
+WindowsにAnacondaでPythonをインストールしていれば、Flaskは最初からインストールされている。
 Windows8.1でPythonのWEBフレームワークFlaskを試してみる\\
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 =====機械学習成果をWEBで公開している例=====
+犬と猫の写真を判定するウェブサービスを作ってみた\\
+https://qiita.com/elm200/items/5b04a2be69a6fdf1e19c
 -12-17\\
 TensorFlowと数式パーサで手書き電卓をつくった - Aizu Advent Calendar 2015\\
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 下のyoutubeを見ながらやるのが一番よいか。
-https://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&rct=j&url=%23&ved=0ahUKEwiDnb-f0O3WAhWCTrwKHSaDDP4QwqsBCDkwBQ&usg=AOvVaw0VTJzWxrN8ZFOD4xbU2nov
+https://www.youtube.com/watch?v=f6Bf3gl4hWY&feature=youtu.be
+Javascript,FormData\\
+http://www.koikikukan.com/archives/2014/10/07-005555.php
+https://github.com/arijitx/learning-deep-learning-/blob/master/README.md
+TensorFlow + Kerasでフレンズ識別する - その1: \\
+https://qiita.com/croquette0212/items/0fc7562f1bd2c78f96bf
 https://github.com/gaborvecsei/Iris-Classification-with-Heroku\\
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 Azure + Tensorflow + Kerasで画像認識やってみた part3\\
 http://blog.roy29fuku.com/machine-learninng/deep-learning/convolutional-neural-network/azure-tensorflow-kerasで画像認識やってみた-part3/
+Heroku\\
+https://qiita.com/msrks/items/c57e0168fb89f160d488
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 <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=B01HGIPIAK&linkId=1eef9c0e1ab6a5028ae9b68eb5d6dcb1"></iframe>
 </html>
+===== chainer =====
+ChainerとFlaskで作る機械学習デモアプリ 後編 Webアプリの構築
+/10/6
+\\
+https://recipe.narekomu-ai.com/2017/10/chainer_web_demo_2/
+Chainer2に関しては、『Chainerv2による実践深層学習[新納浩幸]』という本に加えて以下の説明を読むと、非常に分かりやすい。(最初に読んだときはさっぱり分からなかったが、本でchainerを勉強した後に読むと、非常に分かりやすい。)
+機械学習フレームワークchainerを使って1からコードをかいてみる(mnist編)\\
+https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a
+Chainer を活用したニューラルネットの学習 〜 Web API サーバの作成
+\\
+https://qiita.com/tanikawa/items/a0ecf10638f327f63f3e
+ソースコード
+https://github.com/tanikawa04/imagenet-webapi-sample
+フロントエンドphp、参考\\
+https://qiita.com/k499778/items/fd02409919f02834e340
+https://stackoverflow.com/questions/38813592/ionic2-and-angular2-image-upload-example
+===== SONY neural network console =====
+http://arakan-pgm-ai.hatenablog.com/entry/2017/10/03/003000
+===== その他 =====
+https://torina.top/detail/332/
+Djangoで、けものフレンズキャラの顔を認識させる（Deep Learning）\\
+https://github.com/naritotakizawa/kemono
+===== リンク =====
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