Red DatasetsとSVMKitを使ってIrisデータセットでの線形SVMの分類精度を確認する - 洋食の日記

2019/01/13 15 users Iris Keras MNIST scikit-learn

はじめに Red Datasetsは、IrisやMNISTといった公開されているデータセットを、Rubyで簡単に扱えるようにするプロジェクトである（Pythonでいえば、scikit-learnのsklearn.datasetsや、Kerasのkeras.datasetsに近い）。本記事では、Red DatasetsでIrisデータセットを読み込み、SVMKitで線形SVMによる分類精度の交差検定... 続きを読む

畳込みニューラルネットワークの基本技術を比較する　ーResnetを題材にー

2018/08/27 70 users ResNet CNN 畳込みニューラルネットワーク 題材 以下

今更ながら、畳込みニューラルネット（CNN）の基本技術を比較します。 やりたいことは、どの技術が一番効果があるのか数値化します。 以下の流れでやっていきます。 （基本のCNN）　→　（Resnetの各技術を追加していく）　→　（+最先端技術） 基本のCNNに、Resnetに出てくる技術を追加しながら、分類精度の上昇幅を比較... 続きを読む

Impala: iPhone内の写真を自動でカテゴリ分けしてくれる。神がかった精度でマジすごい。無料。 - たのしいiPhone！ AppBank

2013/11/26 29 users AppBank Impala たのしいiPhone ふーん

その分類精度と処理スピードは目を見張るほど！ すごすぎてびびるアプリなんて久々です・・・！ Impalaは写真のロケーションや写っている人物を認識し、完全自動で分類してくれるアプリ。 これだけだと「ふーん」と思うかもしれませんが、その精度がすごいのなんのって・・・！ 「人物」「外」「室内」なんて簡単ものはもちろん「海」「日の出」「女性」「男性」なんて細かい分類もしてくれちゃうんです！！ ごちゃごち... 続きを読む