サルでもわかる機械学習

（開発環境） Windows8.1

Anaconda Promptの起動

cd c:\python

# バージョン確認
pip list | grep Keras
python
import tensorflow as tf
tf.__version__
quit()

# jupyter notebookの起動
jupyter notebook

画面右上のNew › python3 で新しいタブを立ち上げる。

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。

https://github.com/m0t0k1ch1/keras-sample/blob/master/mnist_mlp.py

（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

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　　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 （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。

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。