kerasで初めての機械学習
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kerasで初めての機械学習 [2017/07/28] adash333 |
kerasで初めての機械学習 [2018/10/07] (現在) |
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| ライン 1: | ライン 1: | ||
| - | ===== （4）Kerasで初めての機械学習 ===== | + | ===== （４）Kerasで初めての機械学習 ===== |
| + | <html> | ||
| + | <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/tik5X7Qjzxo" frameborder="0" allowfullscreen></iframe> | ||
| + | </html> | ||
| - | （開発環境） | + | 初めてのTensorflow ～Kerasで機械学習プログラミング～\\ |
| - | Windows8.1 | + | http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19402 |
| - | Anaconda Promptの起動 | + | ====開発環境==== |
| + | Windows8.1\\ | ||
| + | Python 3.6.1\\ | ||
| + | Anaconda 4.4.0 (64-bit)\\ | ||
| + | Tensorflow 1.2.1\\ | ||
| + | Keras 2.0.6\\ | ||
| + | |||
| + | ====前回まで==== | ||
| + | 前回の動画で、WindowsにAnaconda Prompt上で、Tensorflow 1.2とKeras2.0をインストールしました。\\ | ||
| + | 今回は、実際にKerasの機械学習サンプルプログラムを実行してみます。\\ | ||
| + | コードの意味は全く分からなくて大丈夫です。\\ | ||
| + | まずは実行して雰囲気を味わいましょう！\\ | ||
| + | |||
| + | ==== Jupyter Notebookの起動==== | ||
| + | Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptを起動してから、 | ||
| <code> | <code> | ||
| ライン 21: | ライン 38: | ||
| 画面右上のNew › python3 で新しいタブを立ち上げる。 | 画面右上のNew › python3 で新しいタブを立ち上げる。 | ||
| + | |||
| + | ==== 機械学習プログラムのコピペと実行==== | ||
| 以下のリンクから、手書き数字MNIST認識プログラムのソースコードをコピペ。 | 以下のリンクから、手書き数字MNIST認識プログラムのソースコードをコピペ。 | ||
| ライン 26: | ライン 45: | ||
| https://github.com/m0t0k1ch1/keras-sample/blob/master/mnist_mlp.py | https://github.com/m0t0k1ch1/keras-sample/blob/master/mnist_mlp.py | ||
| + | {{:pasted:20170729-153953.png}} | ||
| + | {{:pasted:20170729-154008.png}} | ||
| + | {{:pasted:20170729-154051.png}} | ||
| - | （参考） | + | Ctrl + Enterを押して、プログラムを実行。 |
| - | はじめての Deep Learning – Keras で MLP for MNIST\\ | + | |
| - | Published Fri, Jul 15, 2016 by m0t0k1ch1\\ | + | |
| - | http://m0t0k1ch1st0ry.com/blog/2016/07/15/keras/ | + | |
| - | https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py | + | {{:pasted:20170729-154113.png}} |
| + | {{:pasted:20170729-154133.png}} | ||
| + | {{:pasted:20170729-154146.png}} | ||
| + | 最後のグラフは、横軸が学習Epoch（エポック）数、縦軸が、青線が教師データの誤答率（？）、オレンジの線が評価データの誤答率（？）のようです。詳細はよくわかりません、、、（爆） | ||
| - | Ctrl + Enterを押して、プログラムを実行。 | + | 私のノートパソコンでは12分くらいかかりました。\\ |
| + | NVIDIA製のGPUを搭載したパソコンで、Tensorflo-GPUをbackendに用いて計算すると、もっと早く計算できるようです。 | ||
| - | 私のノートパソコンでは 分くらいかかりました。 | + | 上記の操作により、\\ |
| + | （1）Tensorflowを用いて、60000サンプルの教師データを元に、手書き数字を認識する「学習」を行い、\\ | ||
| + | （2）その学習結果を用いて、10000サンプルの手書き数字の分類を行い、正解率を求めた。（「評価」）\\ | ||
| + | （3）10000サンプル（テストデータ）の正解率は98.3%であった\\ | ||
| + | ということになります。 | ||
| + | 次は、Kerasで機械学習を可視化する方法を解説していきたいと思います。 | ||
| - | 次は、Kerasで可視化する方法を解説していきたいと思います。 | + | ==== 参考 ==== |
| + | はじめての Deep Learning – Keras で MLP for MNIST\\ | ||
| + | Published Fri, Jul 15, 2016 by m0t0k1ch1\\ | ||
| + | http://m0t0k1ch1st0ry.com/blog/2016/07/15/keras/ | ||
| + | |||
| + | https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py | ||
| + | Windows7にKeras2.0をインストールしてMNIST(WindowsでTensorflow-GPUを利用した場合)\\ | ||
| + | http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19005 | ||
kerasで初めての機械学習.1501286020.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
