Python

Flaskで男女識別Webアプリ作ってオトンとオカンを識別させた話

しぃたけ PythonのWebアプリケーションのフレームワークであるFlaskを使ってアプリ作成しました。オトンとオカンの画像を、男女識別器にかけましましたが結果は如何に。 概要 概要 前回の記事で作った男女識別器を用...
機械学習

CNNで男女識別器を作るまで【n増し~モデル作成まで】

概要 男女識別アプリケーションの2回目です。 前回、データのスクレイピング ~ 顔エリアの抽出 を実施したので今回はこのデータを利用してCNNを使った男女識別器を作成していきます。 データ収集などの方法については前回の記...
機械学習

CNNで男女識別器を作るまで【スクレイピング~顔検出編】

しぃたけ 機械学習のための、スクレイピング、顔検出の方法を残します。 概要 なんでやるか Udemyや、Kaggleで得た知識で何か作りたくて、AIアプリケーション作成に挑戦しました。 作りたいもの ...
Kaggle

【HousePrice】アンサンブル学習使って精度向上した話

しぃ たけ Kaggle本によく書かれているアンサンブル学習試してみました。 概要 前回、前処理まで行ったHousePriceのコンペの続きをやっていきます。 今回一番やりたいことは、アンサンブル学習を使ってどれくらい...
Kaggle

【House Price】住宅価格予測コンペ前処理編

概要 Kaggleのチュートリアルの1つ、house priceのコンペに参加しました。 パラメータの加工に時間かかったので、前処理編として記事にします。 コンペについて house pri...
Kaggle

【Digit Recognizer】Kerasを使ってCNN作ってMNISTの識別精度向上した話

しぃ たけ KerasでCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を作成してMNISTデータセットの識別を行ったら99%近い識別率が出せたので記事を書きました。 概要 前回、MLP(多層パーセプトロン)を使って、Kaggleの...
Kaggle

【Digit Recognizer】多層パーセプトロン(ディープラーニング)でMNISTデータセットの分類した話

しぃたけ sikit-learnの MLPClassifier(多層パーセプトロン)を用いてMNISTの文字分類を行っていきます。 やりたい事 前回前処理を実施したMNISTデータセットの文字分類を行っていきます。 前...
Kaggle

【Digit Recognizer】MNISTの数字識別コンペ 前処理編

背景 前置き KaggleのDigit Recognizerコンペに参加しました。 有名なMNISTのデータセットを使った手書き数字の識別精度を競うコンペになります。 MNISTとは MNIS...
Kaggle

【タイタニック】特徴量の追加とGridSearchで精度向上した話

背景 Kaggleのタイタニックの続きです。 前回はできなかったEDA、ビニング処理、モデルのパラメータ調整をやっていきます。 なお、前処理などの内容は前回と同様の内容で終了していることを前提に実施します。 ...
Kaggle

Kaggle初心者がタイタニックを提出するまでの話

はじめに 背景 Pythonを使った機械学習の勉強をしていたものの、学んだ知識の使いどころに困っていたところ 友人からの「Kaggle始めてみれば?」というアドバイスを受けて始めて見ました。 初心者の拙い分析の結果...
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