新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
はじめに このチュートリアルはある程度の Python の知識を前提としていますが、 それ以上の知識は前提としていません。 並列プログラミングの知識も必要ありません。 このチュートリアルの目的は、 gevent を扱う道具を提供し、 読者がすでに持っている一般的な並列プログラミングの問題を手なづけて 非同期プログラムを書き始められるように手助けすることです。 寄稿者 時系列順の寄稿者: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras David Ripton Travis Cline Boris Feld youngsterxyf Eddie Hebert Alexis Metaireau Daniel Velkov そして Denis Bilenko に、 gevent の開発とこのチュートリアルを作る上での 指導について感謝します。 この共
GitPython Tutorial GitPython provides object model access to your git repository. This tutorial is composed of multiple sections, most of which explain a real-life use case. All code presented here originated from test_docs.py to assure correctness. Knowing this should also allow you to more easily run the code for your own testing purposes. All you need is a developer installation of git-python.
前書き 全てのプログラマーは写経から始まる。 by俺 この記事は機械学習入門用ではありません。良質な写経元を提供するためにあります。無駄のないコードと無駄のない説明を用意したつもりです。kerasコーディングを忘れかけた時に立ち返られる原点となれば幸いです。 実行環境 python (3.7.10) tensorflow (2.4.1) keras (2.4.3) 対象者 pythonを自分の環境で動かせる人 かつ keras初心者 ■ kerasとは python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ。 (keras公式) もっとわかりやすく言うと... ディープラーニングを自力で全部作るのは大変。 でも、kerasを使うと簡単だよ！ ■ kerasコーディングの流れ データを用意する。 モデルを構築する。 モデルにデータを学習させる。 モデルを評価する。 ※モデルとは、デ
MultiIndex / advanced indexing# This section covers indexing with a MultiIndex and other advanced indexing features. See the Indexing and Selecting Data for general indexing documentation. Warning Whether a copy or a reference is returned for a setting operation may depend on the context. This is sometimes called chained assignment and should be avoided. See Returning a View versus Copy. See the c
Python is a versatile and powerful language, but leveraging its full potential requires more than just knowing the syntax. Effective Python: 125 Specific Ways to Write Better Python, 3rd Edition is your comprehensive guide to mastering Python’s unique strengths and avoiding its hidden pitfalls. This updated edition (published by Pearson Addison-Wesley in November, 2024) builds on the acclaimed sec
Buy this book at Amazon.com Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen B. Downey Version 2.0.17 Preface The strange history of this book Acknowledgments Contributor List The way of the program The Python programming language What is a program? What is debugging? Formal and natural languages The first program Debugging Glossary Exercises Variables, expressions and statements Values
The Python Tutorial¶ This is the official tutorial. It covers all the basics, and offers a tour of the language and the standard library. Recommended for those who need a quick-start guide to the language. Real Python¶ Real Python is a repository of free and in-depth Python tutorials created by a diverse team of professional Python developers. At Real Python you can learn all things Python from th
はじめに この記事は2017年6月に公開されたTensorflow Object Detection APIのクイックスタートガイドです。 ドキュメント読んだり、環境設定に時間を掛けずにペットデータセットを使ったサンプルをDockerを使ってローカル環境で簡単に試せるようにしました。 僕自身もそうですが、普段PythonやDeepLearningをやっていない人の助けになれれば幸いです。 環境 必要な環境はDockerだけです。 メモリが足りないとプロセスが止まってしまうので12GB程度割り当てて下さい。 Docker CPUs: 2, Memory: 12GB Mac以外でも動くと思いますが、自分のマシンのスペックを記載しておきます。 MacBook Pro (13-inch, 2016) CPU: 3.3 GHz Intel Core i7 Memory: 16 GB OS: macO
目次 イントロ ← 今ココ Scikit-learn・Keras モデルの性能指標・評価方法 データの前処理・データ拡張 早期終了(early stopping) 転移学習 ハイパーパラメータのチューニング モデル圧縮 応用 はじめに 大学3年生のとき、小林雅一『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』という本をなんのきなし読んだことがあります。その本の中で「最先端のAIを実装できるのは世界でも50人くらいの研究者・大学院生くらいだ」といった文章を読み、なんだかすごそうという動機で機械学習に触れ始めました。そのころちょうど、TensorFlow 0.0.5が公開されて騒がれていたことを覚えていますが、当時ディープラーニングとは何かすらまったく分かりませんでした。それから約2年の月日が経ちますが、TensorFlowをはじめとしたフレームワークの普及もあってか「最先端のAI」というものを研究し実装
概要 社内の勉強会用に「機械学習って何？どうやって使うの？」というテーマでまとめたものです。この記事の内容が他の方の役に立てたら嬉しいです。 機械学習 ＝ AI？ 機械学習は人工知能の一分野で、ディープラーニングは機械学習の一分野です。 ルールベース 多重If文や探査により多彩なパターンを網羅して、複雑な条件でも適切な出力がされるようにプログラムされているもの データのパターンや特徴を学習し、それをもとに未知のデータに対して何かしらの予測を出力する ディープラーニング データの特徴となる要素の取捨選択を自動で行うことができる、機械学習の手法の一つ 強化学習 ある環境において、 エージェントが状況を観測しながら行動することを繰り返し試行し、目的を達成するための最適な意思決定を学習するもの Point! ルールベースだと、例外が発生すると人が手でルールを書き換える必要があり、どんどんデータが増
#TensorFlowの基本構文とコンセプト 公式ページのGetting Started With TensorFlowを試して、ポイントとなる点を解説していきます。この内容を理解してから「【入門者向け解説】TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け)」のチュートリアルをすると理解が早いです(私はボケてすっ飛ばしていました)。 ######参考リンク TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件 【入門者向け解説】TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け) TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け)をTensorBoardで見える化 TensorFlow APIメモ 【TensorBoard入門】TensorFlow処理を見える化して理解を深める 【TensorBoard入門:image編】Tensor
このコースでは，機械学習における識別（分類・認識）の基礎をPythonを用いて学びます．このコースの目標は，機械学習でデータを識別するための一連の流れ（データの準備・前処理・識別器・評価など）を理解することです．Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って，実際にpythonコードを実行しながら学びます． レクチャーでは，notebook上で実行するpythonコードとその内容を説明します．pythonコードのnotebookはダウンロードできますので，レクチャーを見ながら・見た後で実際に実行することをおすすめします．自分なりに改変・修正すると，さらに理解が高まるでしょう． 機械学習を理解するためには数学が必要になるのですが，このレクチャーでは（ほとんど）数式を使
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