任意の層のユニットをランダムに無効にすることで、特定のニューロンの存在への依存を防ぎ、汎化性能の向上が期待できます。画像の前処理用関数を記載します。エンコーディング」を適用します。ライブラリを使用しています。モデルの学習を行います。終了時にメゾットを呼び出しています。使用しているコールバックは以下の通りです。過学習を避けるためのコールバックで、一定のエポック数、学習指標に改善が見られなくなった時に自動的に学習を停止します。エポック終了時にモデルを保存するコールバックです。学習中にモデル保存が自動的にされ、もし学習が中断された場合、中断された時点から学習を再開することができます。学習指標やモデルの構造を可視化できるツールです。指定したディレクトリに学習過程のさまざまな指標が自動的に格納されます。学習したモデルを活用して推論を行います。枚だけを例として推論しています。実行してニューラルネットワークモデルの学習をおこないます。内容は下図の通りです。コマンドラインで下記のコマンドを実行します。アクセスすることで、下図のように、学習過程における各指標の推移を確認することができます。学習したモデルを用いて、MNISTデータセットのテストデータを推論してみます。コマンドラインで次のコマンドを実行します。以上のように、ニューラルネットワークによる、手書き数字画像の分類モデルを作成することができました。house-prices」を使って、住宅の情報から価格を予測する回帰問題を扱います。TensorBordを利用して学習過程を可視化します。pythonによる実装と例題ロジスティック回帰をフルスクラッチとscikit-learnを用いて実装します。ここでは、Pythonを用いた実装を行ます。分類器の評価としてよく使用される「ROC曲線」と「AUR」について述べます。機械学習labelImgのインストール方法と使い方labelImgというツールを使うと、YOLOなどの物体検出に使用する学習画像データセットが簡単に作成できます。この記事では、labelImgのインストール方法と使い方について述べます。プログラミング【python】ソフトマージンのサポートベクターマシン(SVM)の実装ハードマージンSVMとソフトマージンSVMの違いを具体例を交えて述べ、次にpythonを用いたフルスクラッチによるSVMの実装を行います。scikit-learnによる実装も示します。理論編サポートベクターマシン(SVM)とは、パターン識別用の教師あり機械学習アルゴリズムの1種です。データを前提として誤分類をある程度許容する「ソフトマージン」があります。今回の記事ではソフトマージンのサポートベクターマシンの理論を説明します。エルボー法、シルエット分析この記事ではk-means法の仕組みと、実装方法について述べます。k-means法は分類するクラスター数はあらかじめ与える必要がありますが、最適なクラスター数を決定する方法として、エルボー法とシルエット分析を紹介します。簡単なCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を作成して、画像を分類するモデルを作成してみます。使用するデータセットはCIFAR-10です。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。〜重回帰分析の理論とPythonのフルスクラッチ、scikit-learnによる実装〜この記事では、複数の説明変数と目的変数の関係をモデル化する重回帰分析と、回帰係数を求める正規方程式の導出を行います。Pythonによるフルスクラッチとscikit-learnによる実装も行います。ImageDataGenerator本記事ではkerasのImageDataGeneratorを使用して、データ拡張をする方法を述べます。理論編ロジスティック回帰の理論を分かりやすく解説します。house-prices」を使って、住宅の情報から価格を予測する回帰問題を扱います。TensorBordを利用して学習過程を可視化します。Kerasによる回帰ニューラルネットワークの実装ホーム機械学習プロフィールjo勉強したことをゆっくりと書いていきます。ホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。