ベイジアンネットで遅刻の原因推定

[やること] ベイズの定理、条件付確率を使ったベイジアンネットで、遅刻の原因を推定します[ベイジアンネットについて] 事象をノード、条件付確率をエッジにして、ネットワークを構築して、原因推定、意思決定モデルなどを行う手法です。 参考文献[1]がわか…

最適なラーメンハシゴルート

[やること] 駅とラーメンのお店をネットワークで表現して、一番満足度の高いラーメンハシゴルートを計算します。 知識グラフを扱う練習が目的です。[結果1] 青ノードが駅、赤ノードがラーメンのお店です。実際にあるお店です。 赤ノードの大きさが、ラーメン…

カオスの軌跡のプロット

[やること] 微分方程式で表現されるカオスをPythonで解いて、軌跡をプロットします。[カオスについて] カオスは式で明確に定義されているのに、初期値の選び方で将来の状態が予測できない現象のことです。 参考文献[1][2]がわかりやすいです[結果1] ローレン…

自己組織化マップで色マップ画像作成

[やること] 自己組織化マップ(Self-Organizing Maps)で、RGBで表現された色データを、教師なし学習して、色マップを作成します。 [自己組織化マップの説明] 教師なし学習の手法です。 入力データに関して、近いデータを近くに配置するマップを作成します。 …

山手線を徒歩で一周した

山手線を徒歩で一周しました。 新宿がスタート、ゴールで外回りで歩きました。 約40キロ、8時間21分かかりました。 1. 新宿駅:スタート 大きな駅。なんでもある。雑多。 2. 新大久保駅 韓国料理のお店がたくさんある。 新大久保ー高田馬場:きれいなマンシ…

白のトイプードルの画像を集める:物体検出+クラス分類

やること 画像を入力すると、白のトイプードル(latte)の部分を切り出して保存するプログラムを作る。latteは家で飼っている白のトイプードルの名前です。 以下のようなことがやりたいです。 様々な画像がフォルダに含まれている ↓ ↓ 白のトイプードル(latte)…

サブサンプションアーキテクチャによる知的な振る舞いの創発

以下の記事の一環として行いました。 person.hatenablog.jp サブサンプションアーキテクチャによる知的な振る舞いの創発 1.はじめに AGI実現が最終目標 キーワード 創発 サブサンプションアーキテクチャ 身体性 →サブサンプションアーキテクチャに注目する →…

2019年、学部3年、夏季休暇研究

自分で以下のテーマを設定しました 「夏季休暇の15日間を使って、研究っぽいことをしてください」 この結果についてまとめます。 1. やったこと、時間的な流れ 1-4日目 :人工知能→サブサンプションアーキテクチャ 5-8日目 :サブサンプションアーキテクチャ→S…

オススメの芸能人をレコメンドするアプリの実装

2択の質問に5回答えてもらい、その結果をもとにオススメの芸能人をレコメンドするWebアプリを作りました。 [追記2018/09/10]:このWebアプリは現在使えません。 リンクはhttp://person-recommend.littlestar.jp/です。 1:アプリの説明 2:実装について 3:感想 …

強化学習の手法まとめ

強化学習の有名な手法をまとめます。 強化学習とは、知能を、環境によって行動を決定するエージェントと見なして学習する、機械学習の1つです。 以前、強化学習の1つである、モンテカルロとQ-Learningは実装したので、そのリンクを貼っておきます。 person.h…

強化学習:モンテカルロとQ-Learningの実装

1から順に交互に数字を言って10を言えた方が勝ちのゲームを考えます。プレイヤーは2人です。1ターンで数字は1つか2つ言えます。このゲームは勝ちパターンがあるゲームです。その勝ちパターンさえ把握していれば先行は勝ち続けることができます。 このゲーム…

kaggleチュートリアルtitanicに挑戦

kaggleは機械学習の競技プログラミングみたいなやつです。これのチュートリアルtitanicをやります。機械学習によるデータ解析を実際に体験することが目的です。部屋の等級、性別、兄弟夫婦の人数、親子の人数、年齢層に対してカーネルSVMを使うことで精度82%…

RNN、LSTMで時系列データを生成

文脈を持つ時系列データをRNN、LSTMに学習させて、新たなデータを生成することを目的とします。 以下の本を参考にしました。 shop.ohmsha.co.jp 今回は3種類のデータを用意します。 1つめは、テキストデータです。英文です。 2つめは、アルファベット順に並…

pythonの復習:基本的な操作

pythonの基本的な操作についてまとめます。出力、繰り返し、リスト、辞書、関数、便利な記述法、クラスについてです。 以下の本を参考にしました。 book.mynavi.jp 1:pythonの復習:出力、繰り返し 2:pythonの復習:リスト、辞書など 3:pythonの復習:関数、便…

オートエンコーダー(AE)とクラスタリングの実装

4、8、16次元の任意の特徴を持つベクトルのデータセットを作ります。それらをオートエンコーダーで2次元ベクトルに変換して、クラスタリングすることを目的とします。ラベリングはわかっているので、最後にこれらを並べて描画して、精度を確認します。 オー…

ChainerでCNN使って画像分類2-学習、精度確認-

犬が画像に写っているかどうか判定することを目的とします。ChainerでCNNを使います。やっていることは、以前書いたTensorflowの記事と同じです。 person.hatenablog.jp ChainerでCNN使って画像分類1-データ用意-から続きます。 person.hatenablog.jp 1では…

ChainerでCNN使って画像分類1-データ用意-

以前、TensorflowでCNN使って、犬の画像分類をやりました。それと同じことをChainerで実装しました。 person.hatenablog.jp 作成したプログラムは全てgithubに上げてあります。 github.com 家で飼っている犬の写真が1000枚程たまったので、ネットから集めた…

機械学習の手法、チートシートの解説

いわゆる古典的な機械学習についてあまり勉強したことがなかったので、足掛かりとして、アルゴリズムチートシートの理解から勉強を始めることにしました。このあと、kaggleに取り組みたいと考えています。 上記の機械学習アルゴリズムチートシートについて解…

深層学習のブレークスルーと流行

深層学習の流行の始まりがわからなかったので、いろいろ調べました。 その結果わかったことをまとめます。かなり雑かもしれないです。間違っている可能性もあります。ぼくの勝手な解釈も入ります。 昔から、ニューラルネットワークの開発は色々行われていた…

2017年4月、大学一年始めから、2018年2月、大学1年終わりまでの振り返り

11ヵ月間でやったことをまとめます。現在は2018年2月13日です。 下記の記事と一部、重複します。 person.hatenablog.jp 以下の4つの期間に分けます。 1:2017年4月から2017年8月(大学一年春学期) 2:2017年9月から2017年10月(夏休み) 3:2017年11月から2018年1…

chainerでsin関数の非線形回帰

名前の通りです。chainerを使って、ニューラルネットワークによるy=sin(x)の非線形回帰を行います。 作成したプログラムは全てgithubに上げてあります。 github.com qiita.com こちらのリンクを参考にしました。というより、ほぼそのままとなっています。備…

Tensorflowによる画像のクラス分類(3)ー判定編ー

Tensorflowによる画像のクラス分類(2)より続きます。 Tensorflowによる画像のクラス分類(1)ー画像収集編ー - パーソンの日記 Tensorflowによる画像のクラス分類(2)ー学習編ー - パーソンの日記 作成したプログラムはgithubに全て上げてあります。 github.com…

Tensorflowによる画像のクラス分類(2)ー学習編ー

Tensorflowによる画像のクラス分類(1)より続きます。 Tensorflowによる画像のクラス分類(1)ー画像収集編ー - パーソンの日記 作成したプログラムは全て、githubに上げてあります。 github.com 後日、Chainerで同じことをしました。リンクを貼っておきます。 …

Tensorflowによる画像のクラス分類(1)ー画像収集編ー

tensorflowを用いて、我が家の愛犬latte君が画像に写っているかどうか判定するアプリをWeb上で実装することを目的とします。 作成したプログラムはgithubに全て上げてあります。 github.com 後日、Chainerで同じことをしました。リンクを貼っておきます。 pe…

人工知能についての現在理解していることをまとめてみます

私見ですが、だんだん人工知能についてわかってきたので、備忘録的に。 (1-1)人工知能とは 人工知能(AI): [1]人によって解釈が異なるが、読んで字のごとく、人工的に人間のよう な汎用的な知能をコンピュータ上に実現させたもののこと。 [2]部分的に知能的…

「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」を読みました

「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」の内容の要約と感想を書きます。 www.oreilly.co.jp 読み終わったのは、1か月くらい前なのですが、当時、Pythonの知識は多少はあるものの、人工知能全般の知識ゼロでの挑戦でした…

2017年学部1年、夏休みの振り返り Python,CNN,Tensorflow

2017年学部1年の夏休みを振り返ります。 夏休みの前半でPythonの基礎を一通り学びました。「実践力を身につけるPythonの教科書」を使いました。 book.mynavi.jp Pythonの参考書は種類が非常に多いため、かなり迷いましたが、読みやすそうだったのでこちらの…