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kerasで初めての機械学習

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kerasで初めての機械学習 [2017/07/29] adash333kerasで初めての機械学習 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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-===== (4)Kerasで初めての機械学習 =====+===== ()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>
  
-(開発環境) +初めてのTensorflow ~Kerasで機械学習プログラミング~\\ 
-Windows8.1+http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19402
  
-Anaconda Promptの起動+====開発環境==== 
 +Windows8.1\\ 
 +Python 3.6.1\\ 
 +Anaconda 4.4.0 (64-bit)\\ 
 +Tensorflow 1.2.1\\ 
 +Keras 2.0.6\\ 
 + 
 +====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。\\ 
 +今回は、実際にKeras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!\\ 
 + 
 +==== Jupyter Notebookの起動==== 
 +Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptを起動してから、
  
 <code> <code>
行 21: 行 38:
  
 画面右上のNew › python3 で新しいタブを立ち上げる。 画面右上のNew › python3 で新しいタブを立ち上げる。
 +
 +==== 機械学習プログラムのコピペと実行====
  
 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。 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。
行 26: 行 45:
 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、プログラムを実行。
-はじめの 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プログラム実行+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搭載たパソコンでTensorflo-GPUbackend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
  
  

kerasで初めての機械学習.1501297783.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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