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。 1:アプリの説明 2:実装について 3:感想 4:今後の展開 1:アプリの説明 STARTボタンを押して解答を始めます。 STARTボタンを押すと、図2のような2択か…

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…

ゲームの説明 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です 1ターンで数字は1つか2つ言えます。 プレイヤーは2人です。 このゲームは勝ちパターンがあるゲームです。勝ちパターンさえ把握していれば先行は必ず勝つことができます。 やること …

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%…

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…

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…

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…

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…

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…

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…