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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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機械学習でのPickle.loadの引数エラー

前提・実現したいこと現在ChainerのLSTMで予測モデルを作り、それを使って語義曖昧性解消の予測を行うということをやっております。その中でpickle.loadを行う際に引数に関するエラーが発生し、どうしても解決できなかったため、どなたか助けていただけると幸いです。発生している問題・エラーメッセージ $ python lstm_predicti
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- Python 3.x
  
  1377questions
  
  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
- 機械学習
  
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  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。
- Chainer
  
  32questions
  
  Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。
pashango2 1日前にコメント
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[GoogLeNet] 学習途中に精度とコストが振動する問題

前提 GoogLeNet[arXiv:1409.4842]を使って3クラス分類を行なっています。学習には各クラス同数の画像を使い、計約20万枚の訓練画像と8万枚のテスト画像を使っています。最適化処理にはAdam[arXiv:1412.6980]を論文のパラメータのまま使っています。発生している問題学習が50epochを過ぎたあたりから振動しはじめ
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- Python
  
  2505questions
  
  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。
- 機械学習
  
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  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。
- Google
  
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  Googleは、アメリカ合衆国に位置する、インターネット関連のサービスや製品を提供している企業です。検索エンジンからアプリケーションの提供まで、多岐にわたるサービスを提供しています。
- Chainer
  
  32questions
  
  Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。
jTack 2日前にベストアンサー
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python3.6機械学習 hogを使ったカラー写真分類がうまくできません

機械学習のカラー写真分類でHOGをインポートし局所特徴量を抽出して、クラスタリングを行いたいのですがクラスタリングを行うときにエラーがでてしまって躓いています。使用するカラー写真はkeras.datasetsのcifar10.load_data()で訓練用とテスト用データがそれぞれ5万と1万個ずつはいっています。ラベルの数は10個です。 #データの前処
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- Python 3.x
  
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  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。
pikaso 2日前に質問を編集
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Python 機械学習について

Pythonを勉強中の者です。 PythonでTweetの分類（POS,NEG）をしたいと考えています。例えば、適当なツイート1000件(A)にたいして、ラベルをふり学習器を作ったとして、その学習器を使って異なるツイート1000件(B)のラベルを予測することはで可能なのでしょうか。 countvectorizerを用いてツイートをベクトル化したと
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- Python 3.x
  
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  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。
quiqui 3日前にベストアンサー
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機械学習scikit-learnのfitを使った複数回学習

scikit-learnのfitを使って複数回学習させたいです。例えば下記のようなCSVデータA、データB、データCがあるとします。名前能力A 能力B 能力C 順位山田 10 5 3 1 佐藤 3 4 5 2 田中 4 2 0 3 名前能力A 能力B 能力C 順位鈴木 0 9 7 2 伊藤 1
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- Python
  
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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。
- Python 3.x
  
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  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。
- pandas
  
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  Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。
syakwti 4日前に質問を編集
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Pythonを使った機械学習でグループごとに学習させたい

前提・実現したいこと機械学習でグループごとに学習させたいです．例えば自動車レースで順位予測をしたい時に下記のようなデータがあるとします．開催日時コースドライバー車種着順出走台数ｘｘｘｘ 1 佐藤 A 1 6 ｘｘｘｘ
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- NumPy
  
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  NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  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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  Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。
syakwti 4日前にベストアンサー
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TensorFlowで大量のデータを学習する方法がわかりません

状況・到達目標 TensorFlowを使って画像の学習をしようとしています。合計1000枚、10000枚くらいの大量のデータの学習をしようとしています。学習用に作ったプログラムプログラムを書くに当たって参考にさせていただいた記事です。 -TensorFlowで「けものフレンズ」の”フレンズ判別器”作ってみた -TensorFlowでアニメゆるゆりの
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- OpenCV
  
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  OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。
- Python 3.x
  
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  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。
- TensorFlow
  
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konnyaku256 5日前にベストアンサー
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Dockerでイメージが消えた

環境 Windows 10 Home にて、機械学習の学習用に Docker Quickstart Terminal からDockerを使用しています。現象 docker images や docker ps -a の結果が1件も表示されなくなってしまいました。操作 Docker Quickstart Termnal のコンソール画面が好き
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- 機械学習
  
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  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。
- Docker
  
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  Dockerは、Docker社が開発したオープンソースのコンテナー管理ソフトウェアの1つです
- Windows 10
  
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  Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。
suama 6日前にベストアンサー
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tensorflowで航空会社の乗客数を予測することについて

tensorflow初心者です。 RNNで来月の航空会社の乗客数を予測するというサイトでご紹介されていることを参考にコードを作成しましたが、結果としてこのような形でプロットされてしまいました。（本来であれば緑線と予測値である赤線が青線に近いようにプロットされます）初心者のため申し訳ありませんがサイトでご紹介されているような緑線、赤線を青線に追従するよ
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- Python 3.x
  
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  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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Hiroyuki827 6日前にコメント
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機械学習のための数学はどこまで理解すべき？

はじめに・現状機械学習の勉強を始めました。ゆくゆくは深層学習に進みたいと思っています。勉強を始めて3週間程度経ちました。はじめは「Pythonのライブラリを使って機械学習を試してみよう」という程度で困ることはなかったのですが、少し先に進み「誤差逆伝播法を自分で計算してみよう」というところで計算が複雑すぎてつまずいてしまいました。解説を見ながら計算
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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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  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。
shimizukawa 1週間前にコメント
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kerasを使用した画像認識でのエラー(Pycharm)

概要 kerasを使用した画像認識プログラムを作成したのですが、うまく動きません。学習済モデルも完成して、kerasのインストールもできているのですが、エラーが出てしまいます。自分がPythonやり始めて日が浅いので、エラー内容もよくわかりません。実行環境 Pycharm 構造 image_ai_sample ｜-.idea ｜-testpic
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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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LouiS0616 1週間前にコメント
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需要のある医学論文をAIで特定する方法について

SNSからユーザーの好みの本を特定するという人工知能の活用例がありましたが、人工知能について質問があります。 1.SNsで人工知能を活用する場合、データとなるものは何が考えられるでしょうか？ 2.ネット上やSNSなどのユーザーの情報から需要のある医学論文を特定するためにはどのような方法が考えられますか？知っていることについて知識の片鱗だけでもご教授いた
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coco_bauer 2週間前に回答を編集
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Tensorflow：一度学習したものの損失関数の値を保持・復元して、新たな入力に対して予測を行いた...

前提・実現したいことこちらの記事のソースコードを参考にNNを組んで見ました。一度学習したものの損失関数の値を保持・復元して、新たな入力に対して予測を行いたいです。お知恵を拝借したいです。よろしくお願い致します。ニューラルネットワークでプロ野球選手の給与を査定してみる http://qiita.com/sergeant-wizard/items/
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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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quiqui 3週間前にコメント
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TensorFlowでk-meansを実装

現在 Learning TensorFlow :: Clustering and k-meansで学習しているのですが，このアルゴリズムで10回ないし特定の閾値を超えるまでk-meansを繰り返したいとき，どのようにすればいいのでしょうか？上述のサイトと同様のコードですが，以下にコードを掲出します。 functions.py import te
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teratailが3週間前にアップデート
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機械学習の精度が上がらない

前提・実現したいこと tensorflowを使ったテストプログラムを作成し、機械学習に必要十分なデータ量がどれだけなのか、その感覚を掴みたい、またはそのデータ量を推定するための見当のつけ方を身につけたい。です。発生している問題・エラーメッセージ現在、「4つの値を入力とし、そのうち2番目の値と4番目の値が一致していれば０、不一致なら１を出力する」という
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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puroko3 3週間前に回答を編集
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OpenCV opencv_createsamplesのポジティブ画像について

MacOS Sierra + OpenCV2.4.5 で画像の機械学習と格闘しています。まだ触り始めて１ケ月くらいです。 opencv_createsamplesコマンドで使用する「ポジティブ画像」について、以下をご教示頂ける方がいらっしゃったらありがたいです。くれくれな内容で申し訳ありません。「そもそも考え方が間違えている」という指摘でも大丈夫です。
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  OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。
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SaintKnowledge 3週間前にベストアンサー
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tensorflow インスタンス変数の初期化は可能?

オブジェクト指向の練習を兼ねて、CNNをクラスで実装したいと考えています。 import tensorflow as tf import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize
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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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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  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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puroko3 3週間前にベストアンサー
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kerasでGoogle Cloud Storageにあるjpgファイルを扱いたい

前提・実現したいこと Kerasをcloud ml上で動かそうと思っています。学習データをGoogle cloud storage上にjpgの形で置いて、学習させたいのですが、 flow_from_directoryメソッドでは、うまく読み込めません。 flow_from_directoryで読み込むのはできないでしょうか？もしくは、ImageDat
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heppokopg2013 1ヶ月前にコメント
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ディープラーニングバッチ処理をする際にメモリが圧迫される

任意のフォルダを選んで、そのフォルダの中にある画像をバッチ処理したいと考えています from PIL import Image import os import numpy as np import pickle directory = "ディレクトリ" 画像フォルダ = os.listdir(directory) image_batch = np.
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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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puroko3 1ヶ月前にコメント
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ディープラーニングの学習データについて

ディープラーニングをやろうとしているのですが、学習データがどのくらい必要なのかわかりません。最低どれくらいのデータがあればいいのでしょうか？
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DDon 1ヶ月前にコメント

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