機械学習サンプルコードのリンク2017年版

差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

--- 機械学習サンプルコードのリンク2017年版 [2017/06/04] – [Caffe] adash333
+++ 機械学習サンプルコードのリンク2017年版 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
@@ 行 20: / 行 20: @@
 =====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。
+shi3zの長文日記
+-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
 -01-19
@@ 行 30: / 行 35: @@
 http://bohemia.hatenablog.com/entry/2015/11/22/161858
+Chainerのimagenetを[確実に]動かす
+rerere0101
+年06月10日に更新\\
+http://qiita.com/rerere0101/items/fde1661df4a26f1d0626
+=>python2
 =====Tensorflow=====
@@ 行 71: / 行 78: @@
 http://qiita.com/agumon/items/ab2de98a3783e0a93e66
+-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
@@ 行 85: / 行 94: @@
 http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/02/20/214909
+=====WEBクローリング&スクレイピング=====
+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。
 ----
@@ 行 92: / 行 105: @@
 <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]]\\
+次：
+<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.1496585730.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)