こんな人におすすめ：・学習済みモデルの評価方法についてPythonで学びたい・機械学習の入門で「はじパタ」を読んでいるが難しいので解説して欲しい 機械学習をしっかり学びなおそうと思って、最近「はじめてのパターン認識」を読んでいます。 しかし残念ながらPythonでの実装例が無いので本書を読むだけでは、理論の理解に留まり実践的ではありません。 ということで今回は、はじパタ2章をPythonで実装しな […]
こんな人におすすめ：・iPhoneでTensorFlowによる学習済みモデルを動かしたい・TensorFlowLiteの使い方を知りたい こんな人にはおすすめでない：・PCがMacでない（残念ながらXcodeが使えないと今回の手順は実行できません） 開発環境 ・MacOS Big Sur 11.2.1Xcode 12.5（iOSアプリ開発のために必要）CocoaPods 1.10.1（Tensor […]
こんな人におすすめ：・scikit-learnの使い方を知りたい・k近傍法とは何か学びたい 結論として、sklearn.neighborsモジュールのKNeighborsClassifierクラスを使うことで、k最近傍法を実装できます。 開発環境 Python 3.7.3 scikit-learn 0.24.2NumPy 1.20.2 IDE：jupyter Notebook k最近傍法とは何か […]
こんな人におすすめ：・scikit-learnの使い方を知りたい・Pythonで機械学習を勉強している 結論、sk-learn.svmモジュールを使うことで実装できます。 使い方を簡単にまとめると、線形SVMを使う場合はsklearn.svmのLinearSVCクラス、カーネルSVMを使う場合はsklearn.svmのSVCを使います。 迷った場合は、より汎用性の高いカーネルSVMを使うことをおす […]
こんな人におすすめ：・GPUでどれだけ計算が速くなるか興味がある 結論ですが、GPUを使うと、CPUのみの時と比べて約10倍速くなりました。 開発環境 今回の実験では、ローカルのMacBookとクラウドのGPU（Google Cloud Platfom）で計算速度を比較してみます。 ローカル MacBook pro (Retina, 13-inch, Mid 2014) OS：MacOS Big […]
こんな人におすすめ：・ディープラーニング用にがっつりマシンパワーが欲しい。・クラウドでGPUが使えることは知っているけど、複雑でよくわからない。 結論として、1時間あたり50円くらいでGCPのAIプラットフォームからGPUを使えます。 初期クレジットとして約3万円分の無料枠が貰えるので、お得です。 では順を追って手順を説明していきましょう！ １．GCPにユーザー登録する まず、Google Cl […]
こんにちは、えびかずきです。 今回はリカレントニューラルネット（RNN）で翻訳AIを自作する方法についてです。 ディープラーニングの連載も今回で最終回。 気合入れていきましょう！ 過去の記事はこちらから：https://ebi-works.com/deeplearning-0/ 開発環境 OS:macOS Catalina ver10.15.2 使用したフレームワーク：TensorFlow2.0 […]
こんにちは、えびかずきです！ 今回は畳み込みニューラルネット （CNN）の仕組みと、 それを使った画像識別の実装について説明していきます。 CNNの仕組み CNN(Convolutional Neural Network)はその名のとおり、 畳み込みを実施するニューラルネットワークで、特に画像識別の分野でよく使われます。 では順を追って説明していきましょう！ 画像認識におけるNNの問題点 前回まで […]
こんにちは、えびかずきです！ 今回は「過学習を回避しよう」です。 この記事ではニューラルネットで過学習を防ぐ方法として、 Weight DecayとDropoutの２つを紹介したいと思います！ 開発環境 OS:macOS Catalina ver10.15.2 使用した外部ライブラリ:numpy1.18.1matplotlib3.0.3 エディタ：jupyter notebook ソースコード g […]
こんにちは、えびかずきです！ 今回は最適化のテクニックを学ぼうという事で、ディープラーニングにおける様々な最適化手法を紹介したいと思います。 開発環境 OS:macOS Catalina ver10.15.2 使用した外部ライブラリ:numpy1.18.1matplotlib3.0.3 エディタ：jupyter notebook ソースコード github/ebikazuki/deeplearni […]
