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kerasで初めての機械学習 [2017/07/29] adash333 |
kerasで初めての機械学習 [2018/10/07] (現在) |
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===== (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> | ||
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初めてのTensorflow ~Kerasで機械学習プログラミング~\\ | 初めてのTensorflow ~Kerasで機械学習プログラミング~\\ | ||
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19402 | http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19402 | ||
ライン 5: | ライン 9: | ||
====開発環境==== | ====開発環境==== | ||
Windows8.1\\ | Windows8.1\\ | ||
- | Python 3.5.2\\ | + | Python 3.6.1\\ |
- | Anaconda 4.1.1 (64-bit)\\ | + | Anaconda 4.4.0 (64-bit)\\ |
Tensorflow 1.2.1\\ | Tensorflow 1.2.1\\ | ||
Keras 2.0.6\\ | Keras 2.0.6\\ | ||
====前回まで==== | ====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。 | + | 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。 | + | 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! | + | 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==== | ==== Jupyter Notebookの起動==== | ||
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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、\\ | |
- | 上記の操作により、 | + | (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」)\\ |
- | (1)Tensorflowを用いて、60000サンプルのデータを元に、手書き数字を認識する学習を行い | + | (3)10000サンプル(テストデータ)の正解率は98.3%であった\\ |
- | (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 | + | |
- | (3)10000サンプル(テストデータ)の正解率は %であった | + | |
ということになります。 | 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。 | ||
+ | ==== 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 | ||