【機械学習】画像認識の試行錯誤(2)

つづき 3.基本形のコーディング例   Jupyter Notebookを使ったコーディング例は、下記のとおりである。 3.1 モデルのタイプ指定からプール層まで    主なパラメータは下記の4ケである。 (1)フィルタ … 続きを読む 【機械学習】画像認識の試行錯誤(2)

【機械学習】画像認識の試行錯誤(1)

 ニューラルネットワークを使った画像認識を行い、色々なパラメータで 正解率がどのように変わるのか試してみた。   1.背景  機械学習では、codExaさんに大変お世話になりました(無料講座)。 そこに下記の有 … 続きを読む 【機械学習】画像認識の試行錯誤(1)

【機械学習】入門

機械学習を分かりやすく勉強するには、色々な方法がありそうである。今回は、 下記の無料動画で勉強した。とても分かりやすかった。ありがとうございました。 ・codExa 下記の4つを勉強した。自分はJupyter Noteb … 続きを読む 【機械学習】入門

【機械学習】Jupyter Notebookが使いやすい(2/E)

つづき 2.Pythonのプログラミング (1)下図のようにNewのメニューからFolderをクリックして、作業用のフォルダを作成する。 (2)作成したフォルダ(下図はworkspace)をクリックし、下図のようにNew … 続きを読む 【機械学習】Jupyter Notebookが使いやすい(2/E)

【機械学習】Jupyter Notebookが使いやすい(1)

 ディープラーニングは機械学習の一分野であるので、順序が逆だが機械学習を 勉強することにした。その際に、Jupyter Notebookが使いやすいので、メモして 置くことにした。 1.起動 (1)ANACONDAから起 … 続きを読む 【機械学習】Jupyter Notebookが使いやすい(1)

ドローソフトDraw.ioが便利である

 描画編集ソフトは、いつもGIMPを使っていた。しかし、ネットワーク図のようなものを 描く場合には、少し使いにくい。特に円を整列させるのに手間がかかる。 そこで、Draw.ioを試してみたら、とても使い易かった。 下記の … 続きを読む ドローソフトDraw.ioが便利である

オブジェクト指向プログラミング

 Pythonでもオブジェクト指向プログラミングが出てくるが、今一つ理解できていない。 現役でプログラミングしていた頃は、FORTRAN77とその類似言語だった。 その為、手続き型プログラミングに比べて何が良いのか今も良 … 続きを読む オブジェクト指向プログラミング

ディープラーニングとPython

 ディープラーニングは難しいが、基礎的な仕組みを理解するのは 下記の本が大変役に立ちました。ありがとうございます。 1)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 プログラ … 続きを読む ディープラーニングとPython

Windows10ディープラーニング開発環境

 少しディープラーニングに興味が湧いたので、現在のPCにディープラーニングの 開発環境を作る事にした。もちろん本格的な開発は目的ではない。あくまで、 ”ディープラーニングがどんなものか?”を知るためのものである。 下記の … 続きを読む Windows10ディープラーニング開発環境

RTX2060 ディープラーニング

 RTX2060にはディープラーニング用のTensorCoreが搭載されている。しかし、 通常使う事はないと思っていた。ところが、WEBを眺めていて、囲碁ソフトの leelaがディープラーニングを使い、GPUのTenso … 続きを読む RTX2060 ディープラーニング