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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 [2017/06/03] – [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。 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===== =====Python一般=====
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 =====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 2015-11-22
行 19: 行 35:
 http://bohemia.hatenablog.com/entry/2015/11/22/161858 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)\\ 
-====== 見出し ======+http://d.hatena.ne.jp/shu223/touch/20160105/1451952796
 =====Keras===== =====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。 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。
行 58: 行 78:
 http://qiita.com/agumon/items/ab2de98a3783e0a93e66 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.1496528652.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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