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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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3回答

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ディープラーニングのライブラリの選択

inkmg

総合スコア11

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/06/05 12:40

前提・実現したいこと

人工知能による画像認識をしたいと思いディープラーニングについて最近勉強をし始めました。
ゼロから作るDeep Learningという本を読み終わり、次にライブラリを利用して画像認識をしてみたいと思ったのですが、Chainerなどたくさん種類がありどのライブラリを利用すればいいのかがわかりません。そこで、おすすめのライブラリを教えていただきたいです。

因みにわたしがライブラリを用いて実現したい画像認識は、数字などを一文字一文字なんの文字か当てていくというものです。

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回答3

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Kerasが分かりやすくておすすめです。

投稿2018/06/05 14:04

mamoru127

総合スコア17

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ベストアンサー

『ゼロから作る~』の次のステップであれば、いったんtesorflowを挟んでからkerasに進んだほうがいいかもしれません。kerasはtesorflowを扱いやすくしたwraperのようなものなので、tesorflowがなんとなく頭に入っていると理解が深まります。

投稿2018/06/05 23:25

R.Shigemori

総合スコア3376

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opencv単体でも面白いと思います。
英語ですが、以下が数字画像を学習していく面白い感じでした。
https://stackoverflow.com/questions/9413216/simple-digit-recognition-ocr-in-opencv-python/9620295#9620295

多分以下のような流れです
1.たくさんの数字画像を輪郭検出でひとつひとつ抽出
2.抽出した数字に対して、人間が数字を入力し学習データを集める
3.学習データを保存
4.プログラム上で画像を認識させ、KNearest.find_nearest関数で学習データを元に最も近い数字を出力

投稿2018/06/05 15:00

sagami1991

総合スコア216

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