みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 週末プログラマである管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

2016-07-01から1ヶ月間の記事一覧

「事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」の紹介

「事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」(速水悟著)の本の紹介の中に, 「部屋の賃料の予測」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて、線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します。「Netflixによる映画の評価…

「機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション」の紹介

近年, Caffe[1], Chainer[2], TensorFlow[3]などの深層学習フレームワークを活用することで, 簡単に深層学習を試せるようになった. また, 深層学習に関する書籍もここにきて増えてきているが, 理論の展開や機械学習ライブラリ等の活用ものが多く, 具体的な処…

TensorFlowで文字認識にチャレンジ(9)

TensorFlowによる日本語のかな/漢字の手書きデータの認識について, これまで何回かに分けて検討してきた. そして, ある程度の認識性能を実現できることも確認できた. 日本語のかな/漢字の認識については, 今回でいったん最後にしようと思うが, 最後に学習デ…

TensorFlowで文字認識にチャレンジ(8)

従来のオンライン手書き文字認識[1]では, 筆点列からストロークの最初/最終の筆点や変化点などの特徴点, 特徴点間の移動距離/方向などの特徴量を抽出し, DPマッチングやHMM(Hidden Markov Model)などの手法を用いて入力とモデルの照合を行っている.前回[2]は…

TensorFlowで文字認識にチャレンジ(7)

前回までは, 手書きの文字を28×28画素の画像とし扱い, CNN(Convolutional Neural Network)による文字認識や認識性能の改善について検討してきた. しかし, 現状ではJIS第一水準(2965文字種)を認識対象とすると, 約91%の1位認識率しか得られていない. そこで, …

「進化計算と深層学習 創発する知能」の紹介

Amazonの「あなたのお買い物傾向から」で, 「進化計算と深層学習 創発する知能」(伊庭 斉志著)を進められたので, 読んでみた. 目 次 第1章 進化計算入門 第2章 ニューラルネットワークと学習 第3章 深層学習(ディープラーニング) 第4章 進化するネットワーク…