"BOKU"のITな日常

還暦越えの文系システムエンジニアの”BOKU”は新しいことが大好きです。

AI:機械学習関連やってみた

ImageNet(ILSVRC2012)データセット の英語名を日本語変換するPythonクラスの作成

今回は機械学習(ディープラーニング)の画像分類の学習用によく利用されている「ImageNet(ILSVRC2012)データセット 」の分類名を日本語変換するためのPythonクラスを用意してみます。

imagenet 1000 classで事前学習済のVGG16モデルを使った画像識別クラス/tensorflow2.0(tf.keras)

tensorflow2.0に付属の「tf.keras.applications.VGG16」モデルを使って、1000種類の画像を識別できるPythonクラスを簡単に作ってみます。 ※2019/01/21の記事をTensorflow2.0対応にリライトしました。 はじめに 今回利用するモデルはVGG16です。 www.tensorfl…

ランダムフォレストで回帰してみる/気象情報と電力データその2

気象実績と、関西電力の使用量という現実のデータでランダムフォレストで予測をやってみた前回の結果をもとに、もう少し精度があがらないかやってみます。

ランダムフォレストで回帰してみる/気象情報と電力データその1

気象実績と、関西電力の使用量という現実のデータで学習用データを作ってみたので、今回はそれを使ってランダムフォレストを使って回帰問題をやってみます。

大阪の過去の気象データと電力消費量データを組み合わせて学習データを作る

大阪の過去の気象データをダウンロードして、関西電力の電力消費量データと組み合わせたら、練習用として面白い学習データが作れると思うので、やってみます。

関西電力の電力消費量データを機械学習に使うつもりでいじくってみる

関西電力が提供する「関西エリア」の電力消費実績データをダウンロードして、いろいろいじくってみます。

手書き数字画像を教師データなしでグループ分けする/クラスタリングをやってみる

手書き数字画像(Scikit-learn付属のdigits)を、教師なしで分類(クラスタリング)してみて、どの程度の精度がでるものなのかを見てみようと思います。

scikit-learnのSVMとtf.kerasのシンプルなモデルで簡単な非線形回帰問題をやってみる

非線形回帰問題のサンプルとして、Sinカーブの予測をScikit-learnのサポートベクターマシン(SVM)と、kerasのシンプルな全結合のみのモデルで試しにやってみます。

3次式の線形回帰問題をPythonで。最小二乗法とRidge回帰とLasso回帰などの使い分けサンプル。

3次式の線形回帰問題をPythonでやってみます。ついでに、同じ問題に、LinearRegression以外の罰則付き回帰の実装であるRidge回帰とLasso回帰も適用して、使い分け方などをメモしておこうかと思ってます。

機械学習の線形回帰問題をPythonで。scikit-learnのLinearRegressionクラスのサンプルなど。

線形回帰問題をPythonで解く「scikit-learn」の「LinearRegression」クラスの使い方と決定係数での評価について、基本的なところを、おさらいしておこうかと思います。

keras-yolo3の物体検出ログの位置情報を使って、画像をきりとり保存する

keras-yolo3を利用して物体検出をした時に、コンソールログに面白い情報が出力されるのに気づいたので、それを使って検出した画像の切り取りをやってみます。

keras-yolo3を使って、リアルタイム物体検出を簡単に試してみる。/tensorflow v1・keras

CPUのみの非力なWindows10マシンでも、さくっと動かせる物体検出(Yolo3)のチュートリアルがあったので、やってみました。

ノートPCのカメラとAR.js+A-Frameでマーカー型AR(拡張現実)を動かす。

ひょんな事からAR(拡張現実)なるものを試してみることになったので、やり方を一通りまとめてみました。AR.jsとA-Frameです。

Word2Vec学習済モデルとgensimで「世界」-「知性」=を計算したら「日本」になった(笑)

事前学習済Word2VecモデルをGensimでロードして、トピック分析結果を返すpythonプログラムを作り、動作確認にいくつか単語の計算をやってみます。