Scikit-learnでオートエンコーダーっぽいものを実装してみる - Qiita
はじめに 色々とセミナーをさせて頂くことが多くなり、特にAI関連技術のセミナーではあまり知らないで話をしていると、実は間違っていました...なんてことになりかねない。 ということで、勉強のためにAutoEncoderをScikit-learnで実装してみたので、その手順を以下にまとめます。 データセット 手書きの数字データがScikit-learnに用意されているのでこちらを利用します。 読み込んだら、いくつかの画像を表示して、どんな感じか確認します。 from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline dig = load_digits() for i in [10, 230, 450]: npimg = np.arra
macOS SierraでiRuby notebookの動作環境を手っ取り早く作る手順 without Homebrew - Qiita
はじめに かなり苦労したけど、ようやく動作するようになったので一気通貫のインストール手順をまとめます。 ちなみに、コンパイルやインストール時のコマンド入力スタイルに統一感がないのはお許し下さい。 インストール Jupyter notebook 以下のページを参照して、Jupyter notebookをインストール。 http://qiita.com/mix_dvd/items/d915752215db67919c06 autoconf 以下の手順でインストール。 ※ rbczmqをインストールするための準備です。 $ curl -OL http://ftpmirror.gnu.org/autoconf/autoconf-latest.tar.gz $ tar xzf autoconf-latest.tar.gz $ cd autoconf-* $ ./configure --prefix=
iRuby Notebookでグラフをインラインで描画する方法の調査（chunky_png編） - Qiita
はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 Pythonはどうなっているの？ Pythonでグラフを描画したNotebookをHTMLでエクスポー
なんだかよくわからないCSVファイルで機械学習（回帰）を試すまでにしたことまとめ - Qiita
はじめに データの分析を依頼されたのですが、秘匿情報が含まれるということから全然情報を頂けないままファイルを受け取り、初期診断をすることとなったので、その手順をまとめてみました。 前提条件として、これからこのような依頼が継続しそうなので、他のツールを使って確認するというのではなく、初期診断用のスクリプトを作成することを目的とします。 ファイルのエンコーディングを確認 まずはファイルを開くためにエンコーディングを確認します。 ここでは、日本語圏を対象としているので、日本語を扱うエンコーディングのみを試します。 f = lambda d, e: d.decode(e) and e encs = ["utf-8", "shift-jis", "euc-jp", "iso2022-jp"] datfile = open("sample.csv", "br") data = datfile.read
OpenCVとTensorFlowを使ってリアルタイムに顔から人を識別し、結果を画面に表示する - Qiita
はじめに OpenCVやTensorFlowの使い方がそこそこわかってきたので、何かわかりやすいものを作ってみようかなと思っていたら、カメラの画像を取り込んでリアルタイムにエフェクトをかけるサンプルがあったので、これを参考にして顔画像から誰かを学習して、リアルタイムに顔から人を識別して画面に表示することを試してみました。 OpenCVでWebカメラ/ビデオカメラの動画をリアルタイムに変換してみる 環境 MacBook Air (13-inch, Early 2015) macOS Sierra 10.12.6 Python 3.6.0 :: Anaconda 4.3.1 (x86_64) OpenCV 3.3.0-rc TensorFlow 1.1.0 環境構築の手順は以下を参照。 Macで深層学習の環境をさくっと作る手順 with TensorFlow and OpenCV Ubuntu
angular.io Guide: Dynamic Component Loader - Qiita
これは、Angular の公式ドキュメントの Dynamic Component Loader の章 を意訳したものです｡ 駆け足で翻訳したので至らない点もありますが、あしからずご了承を｡ バージョン 4.2.6 のドキュメントをベースにしています｡ コンポーネントテンプレートは常に固定されている訳ではありません。アプリケーションは、実行時に新しいコンポーネントをロードする必要があります｡ このクックブックでは、ComponentFactoryResolver を使用してコンポーネントを動的に追加する方法を説明します。 このクックブックのコードの ライブサンプル/サンプルをダウンロードで、確認できます｡ Dynamic component loading 次の例は、動的広告バナーを作成する方法を示しています。 ヒーローエージェンシーは、いくつかの異なる広告が同じバナーエリア内で表示が循環す
angular.io Guide: Reactive Forms - Qiita
この記事は、Angular の公式ドキュメントのReactive Formsの章を意訳したものです｡所々抜け落ち、翻訳モレがありますがあしからずご了承を｡ バージョン 4.3.2 のドキュメントをベースにしています｡ リアクティブフォームは、Reactive スタイルでフォームを作成するためのAngularのテクニックです。 このガイドでは、リアクティブフォームを用いて「Heroの詳細編集」フォームを作る手順を説明していきます｡ Reactive Formsライブサンプル/ダウンロードサンプルを試してみてください。 また、Reactive Forms Demo /ダウンロードのサンプル版を実行し、上部の「demo picker」から実装途中のサンプルを選択することもできます。 Reactive Form について Angularは、リアクティブフォームとテンプレート駆動フォーム、2種類のフ
angular.io Guide: LifeCycle Hooks - Qiita
これは、Angular の公式ドキュメントのライフサイクルフックの章を意訳したものです｡所々抜け落ち、翻訳モレがありますがあしからずご了承を｡ バージョン 4.2.6 のドキュメントをベースにしています｡ Lifecycle Hooks コンポーネントはAngularによって管理されたライフサイクルフックを持っています。 緑色のブロック ... Component, Directive どちらでも実行可能 青色のブロック ... Component だけでのみ実行可能なライフサイクルメソッド 薄い色のブロック ... 何度でも実行される 濃い色のブロック ... 一度だけ実行される コンポーネントを作成し、レンダリングし、また子コンポーネントを作成し、レンダリングし、さらにデータバインドプロパティが変更されたときに、それをチェックし、DOMからそれを削除する前に、それを破壊します。 ディ
Windows10でiRuby Notebookを確実に動作させる手順(2016/8/16版) - Qiita
はじめに iRuby Notebookは非常に強力なツールなのですが、LinuxおよびMacユーザーには知名度が高いものの、Windowsユーザーはインストールにおけるハードルの高さから利用者が少ないという現状があるようです。 そこで、SciRubyなどのRubyを用いた科学計算の一助になると思われることから、WindowsでiRuby Notebookを使えるようにする手順を整理しました。 Anaconda(Python)のインストール Anacondaは、Pythonと科学計算ライブラリをセットにしたパッケージです。これをインストールするとiRuby NotebookのベースになるJupyter Notebookが利用できるようになります。 以下のURLよりダウンロードできます。 32bit版と64bit版があるので、インストールされているWindowsにあわせてダウンロードしてくださ
RubyでTensorFlowを使う with PyCall - Qiita
require 'pycall/import' include PyCall::Import pyimport 'numpy', as: 'np' pyimport 'tensorflow', as: 'tf' # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data = np.random.rand.(100).astype.(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b # (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but Tensorflow will # figure that out f
会計データを学習して、仕訳の入力時に摘要の内容から勘定科目を予測してみる - Qiita
はじめに 確定申告の時期になり、会計データを再確認すると勘定科目の間違いがちらほら見つかるので、機械学習で会計データを学習させて、勘定科目を予測できると良いのではないかと思い試してみました。 会計データの読込 会計ソフトからCSV形式でデータをエクスポートし、それを使います。 ちなみに、今回のデータは「JDL IBEX出納帳」というソフトのものを例に使用しています。 以下のコードでデータを読み込みます。 import pandas as pd filename = "JDL出納帳-xxxx-xxxx-仕訳.csv" df = pd.read_csv(filename, encoding="Shift-JIS", skiprows=3)
Macで深層学習の環境をさくっと作る手順 with TensorFlow and OpenCV - Qiita
はじめに 新しくMacBook Airを購入したので、これまで使っていたMacBook Airと同じ環境を構築するために必要な手順を整理します。 再セットアップをする時に困らないため自分用にメモしている感じですが、共有すると誰か他の人のためにもなるかもしれないと期待するところです。 主な手順 以下の順番でインストールします。 Xcode pyenv anaconda autoconf、automake、libtool、CMake OpenCV TensorFlow Xcode App Storeを起動してXcodeをインストール。 pyenvとanaconda 以下のスクリプトを作成して実行。 ※ ここでは2017年5月6日現在の最新版4.3.1のanacondaをインストールします。 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
iRuby Notebookでグラフをインラインで描画する方法の調査（gnuplot編） - Qiita
はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 ちなみに、昨日はchunky_png編を公開しています。 http://qiita.com/mix_d
AWSのEMRで分散クエリエンジンPrestoクラスタ作成→rubyから接続してS3の大量ファイル操作体験をしてみよう！ - Qiita
AWSのEMRで分散クエリエンジンPrestoクラスタ作成→rubyから接続してS3の大量ファイル操作体験をしてみよう！AWSSQLEMRPresto分散処理 この記事はフロムスクラッチ Advent Calendar 2016の9日目の記事です。 筋トレ大好き！プログラミング大好き！ あれ？そうすると、、、 筋肉系カレンダーにも投稿しないと、自称筋肉プログラマー失格なのでは！！ と本気で悩んでいます。 mixです。 最近の事件 そう！AWS、ATHENAが発表されました！ Presto信者としては血湧き肉躍るニュースです！ 簡単に説明すると、Prestoというfacebookの作ったフレームワークを AWSでサーバーレスに使えるという画期的かつ凄すぎる新サービスです！ カレンダー2日連続になっていますが、 AWSの回し者とかじゃないです。。。(>_<) そもそもPrestoってなんじゃい
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iRubyでPyPlotっぽくグラフを描けるようにしたい！ - Qiita
TensorFlowをRaspberryPIにインストールする手順 - Qiita