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機械学習サンプルコードのリンク2017年版

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機械学習サンプルコードのリンク2017年版 [2017/06/01] – [chainer] 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
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 =====機械学習サンプルコードのリンク===== =====機械学習サンプルコードのリンク=====
- +こちには、書籍付属のサンプルコード以外のコードのリンクを掲載します。
-ゼロか作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニング理論と実装 2016/9/24 斎藤 康毅  (著)\\ +
-サンプルコード\\ +
-https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch+
  
 2017.03.06連載開始\\ 2017.03.06連載開始\\
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 その他にもたくさん面白いサンプルコードが公開されつつあるので、以下のリンクにて順次、ご紹介させていただきたいと思います。 その他にもたくさん面白いサンプルコードが公開されつつあるので、以下のリンクにて順次、ご紹介させていただきたいと思います。
  
-=====python一般=====+機械学習のライブラリ(フレームワーク)としては、TensorFlow(テンソルフロー)、scikit-learn(サイキット・ラーン)、Chainer(チェイナー)、Caffe(カフェ)などがあります。 
 + 
 +以下のサイトに、どのライブラリをどういうときに使ったら良いかについて、分かりやすくまとめてくださっています。 
 + 
 +2016-10-01 
 +Chainer, tensorflow, Keras, それともゼロから作る?Deep Learningを制するには何がいいのか?!\\ 
 +http://www.procrasist.com/entry/2016/10/01/200000 
 + 
 +=====Python一般=====
  
  
 =====Chainer===== =====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、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
 +2017-04-11 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
  
 +2016-01-19
 +chainerのバージョンごとの違い(2016年1月19日現在)\\
 +http://studylog.hateblo.jp/entry/2016/01/19/005627
  
 +2015-11-22
 +ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか? 〜準備編〜\\
 +http://bohemia.hatenablog.com/entry/2015/11/22/161858
  
 +Chainerのimagenetを[確実に]動かす
 +rerere0101
 +2017年06月10日に更新\\
 +http://qiita.com/rerere0101/items/fde1661df4a26f1d0626
 +=>python2
 =====Tensorflow===== =====Tensorflow=====
 +
 +Tensorflow playground\\
 +http://playground.tensorflow.org/
 +
 +2016-01-05
 +ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース(TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換)\\
 +http://d.hatena.ne.jp/shu223/touch/20160105/1451952796
 +=====Keras=====
 +karas(ケラス)はTheanoやTensorFlowに対応したDeep Learning用のラッパーライブラリ。
 +詳細はよくわからないが、kerasからTensorflowをつかうことができる。
 +
 +ザコ大学生がKerasについてどんなものか簡単にまとめてみた
 +halspring
 +2017年05月25日に更新\\
 +http://qiita.com/halspring/items/362d050b85f39e0e2658
 +
 +無から始めるKeras 第1回
 +Ishotihadus
 +2017年06月02日に更新\\
 +http://qiita.com/Ishotihadus/items/c2f864c0cde3d17b7efb
 +
 +GPUなしではじめるディープラーニング
 +namakemono
 +2017年02月02日に更新\\
 +http://qiita.com/namakemono/items/75ec9549da6fc602b470\\
 +転移学習
 +
 +犬と猫の写真を判定するウェブサービスを作ってみた
 +elm200
 +2017年05月29日に更新\\
 +http://qiita.com/elm200/items/5b04a2be69a6fdf1e19c
 +
 +[Keras/TensorFlow] Kerasで自前のデータから学習と予測
 +agumon
 +2017年05月03日に更新\\
 +http://qiita.com/agumon/items/ab2de98a3783e0a93e66
 +
 +2017-04-28
 +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
 +
 +
 +
 +===== Caffe =====
 +
 +2015-01-23
 +Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する\\
 +http://christina.hatenablog.com/entry/2015/01/23/212541
 +
 +2015-02-20
 +ご注文はDeep Learningですか?\\
 +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。
 +
 +----
 +
 +前:
 +<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.1496342565.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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