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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] – [機械学習プログラムのコピペと実行] 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 ===== ===== (4)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>
 +
 初めてのTensorflow ~Kerasで機械学習プログラミング~\\ 初めてのTensorflow ~Kerasで機械学習プログラミング~\\
 http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19402 http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19402
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 ====前回まで==== ====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。 +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の機械学習サンプルプログラムを実行してみます。 +今回は、実際にKerasの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。 +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!+まずは実行して雰囲気を味わいましょう!\\
  
 ==== Jupyter Notebookの起動==== ==== Jupyter Notebookの起動====
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 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}} 
-(参考) +{{:pasted:20170729-154008.png}} 
-はじめての Deep Learning – Keras で MLP for MNIST\\ +{{:pasted:20170729-154051.png}}
-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。 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12分くらいかかりました。 +{{:pasted:20170729-154113.png}} 
-NVIDIA製のGPUを搭載したパソコンで、Tensorflo-GPUをbackendに用いて +{{:pasted:20170729-154133.png}} 
-計算すると、もっと早く計算できるようです。+{{:pasted:20170729-154146.png}}
  
-Windows7にKeras2.0をイストてMNIST\\ +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(?)、オレジの線が評価デタの誤答率(?)のようです。詳細はよくわかりません、、、(爆) 
-http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19005+ 
 +私のノートパソコンでは12分くらいかかりまた。\\ 
 +NVIDIA製のGPUを搭載したパソコンで、Tensorflo-GPUをbackendに用いて計算すると、もっと早く計算できるようです。
  
 上記の操作により、\\ 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、\\ (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、\\
 (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」)\\ (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」)\\
-(3)10000サンプル(テストデータ)の正解率は  %であった\\+(3)10000サンプル(テストデータ)の正解率は98.3%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.1501308626.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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