Microsoftの機械学習アプリLobe(beta版)でリンゴとみかんを分類するWEBアプリ作成を試してみる（２）Windows10でPython3.6+TensorFlow1.15をセットアップ
前回は、lobeで、TensorFlow用のモデルをエクスポートしました。
このモデルを用いて、『リンゴとミカンを分類するWEBアプリ』を作成したいのですが、
lobe/web-bootstrap を用いる （→未対 ...Microsoftの機械学習アプリLobe(beta版)でリンゴとみかんを分類するWEBアプリ作成を試してみる（１）LobeのインストールからTensorFlowモデルのエクスポートまで
2020年10月 Microsoftは、機械学習アプリLobeを公開しました。MacでもWindowsでも利用できるそうです。簡単な説明はこちらにあります。何ができるかは、以下の動画（英語で10分間）がわかりやすいです。Documen ...
「ゼロから作るDeepLearning③」を電子書籍で購入してKindleで読む
①と②が面白くてためになったのですが、2020/4/20「ゼロから作るDeepLearning③」フレームワーク編が発売されました。自分で、Deep Learningのフレームワークを作っていきましょうという本らしいですが、またKin ...
GoogleColaboratory上で「PythonとKerasによるディープラーニング」を写経してみる（３）「多クラス分類の例：ニュース配信の分類」
「PythonとKerasによるディープラーニング」を、Google Colaboratory上で写経して、理解しようとしています。
前回は、第3章を最初の部分「二値分類の例：映画レビューの分類」を写経してみました。
GoogleColaboratory上で「PythonとKerasによるディープラーニング」を写経してみる（２）「二値分類の例：映画レビューの分類」
「PythonとKerasによるディープラーニング」を、Google Colaboratory上で写経して、理解しようとしています。
前回は、第2章を写経して、MNISTを試してみました。
今回は、その続きで、 ...
GoogleColaboratory上で「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」を写経してみる（２）「第2章 自然言語と単語の分散表現」
しばらく、Google Colaboratoryを用いて、ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 を写経していきたいと思います。難しいですが、読んでいて何だか楽しいです。
公式GitHub：
GoogleColaboratory上で「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」を写経してみる（１）
1年前、ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装に感動して繰り返し読んだものでありましたが、今回、その続編が出たとのことで、Amazonでも好評のようであったので、買って読んでいます。 ...
NNCで画像から数値を推定
チュートリアル：入力画像を元に連続値を推定す/
チュートリアル：入力画像を元に連続値を推定する公式チュートリアル
素晴らしい
Scikit-learnチートシートの日本語
Kaggleについて調べていたら、以下の動画が出てきて、分かりやすかったが、そこで紹介されていたscikit-learnチートシートがよさそうだったので、リンクを置いておく。
NeuralNetworkConsole1.1のインストール
2017/11/15に、Neural Network Consoleのアプリ版が、Version 1.1に更新されていたらしいい。
Version1.0のインストール方法については、以下に記載した。
今回も、同 ...