PythonユーザのためのJupyter[実践]入門
前回、Chainer + Flaskで、手書き数字MNISTのコードのコピペによる学習と、新しい28×28の手書き数字をWEBで（ローカルサーバではあるが）、推測することはできた。
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20034
がしかし、実際にやりたいのは、
（１）自前の画像データを用いてChainerで学習を行い、
（２）それを用いて、オンラインで、Flaskで推測できるようにする
（３）しかも、推測するためのアップロードする画像はjpgファイルであれば画質は問わない（Flask側で、Chainerが推測できるように画像処理を行う）
である。これを1個ずつクリアしていかなくてはならない。
とりあえず、（３）の、「画像処理」がいくらググってもよく分からないし、Chainer公式GitHubのtrain_mnist.pyの中身をJupyter notebookにコピペしても、エラーが出て動かない（Anaconda Promptで、python train_mnist.py とすれば動く）ので、Jupyter Notebookの勉強と、画像処理の勉強を目的に、以下の本を衝動買いしてしまった。
結果、Jupyter Notebookの日本語フォントの導入方法と、統計処理Pandasと、お絵かきソフトMatplotlibの使い方がなんとなくわかった気がした。画像処理の本ではなかった。。。
%matplot inline は、マジックコマンド %の一種であることを初めて知った。
欲を言えば、機械学習全盛期の今、
「画像処理の方法、opencv3やPILの簡単な説明」
が欲しかった。
OpenCVについてまとめてみたい。
(参考)
20160604
初めてのJupyter Notebook (Ipython notebook)
http://pppurple.hatenablog.com/entry/2016/06/04/204604