1_プログラミング– category –

PyTorchのチュートリアル、数学的なこととかもっと知らないとちょっと厳しそうな感じがします・・・ ニューラルネットワークの構築まではまだかかりそうだね。 PyTorchのチュートリアルをやっています、チュートリアルの「what is PyTorch」が半分終わって...

PyTorchの最初のチュートリアルをやりました。なんだかまだニューラルネットワークっぽい感じではなかったです。 基礎的な部分のチュートリアルなんだね。 前回に引き続き、PyTorchのチュートリアルを行なっていきたいと思います。（今回からやっと入るの...

PyTorchが人気があるとみて、始めようとしました。 論文の実装に使われるくらいだから一筋縄では行かなさそうだね。 TensorFlow+Kerasでニューラルネットワークのチュートリアルをやってみて、すごく体系化されていて使いやすくなってるなと感じていました...

前回のニューラルネットワークの要素技術について勉強の続きです。 今回はバックプロパゲーションとかからかな。 ニューラルネットワークは、出力を行うときに値を変換する「活性化関数」や、正解との差をどのように定義するかという「誤差関数」というも...

何となくライブラリで使ってきましたが、中身について詳しく勉強しないとハイパーパラメータが理解できないと思いました。 なんとなく使えてしまうライブラリってすごいね。 scikit-learnの多層パーセプトロン（MLP）や、keras+tensorflowのニューラルネッ...

前回の続き、tensorflowのfashinMNISTの予測部分です。 前回はチュートリアルの予測の前までやったね。 前回はKeras+TensorFlowでニューラルネットワークのモデル作成から訓練を行い、テストデータで評価を行いました。 Googleのチュートリアルの後半では...

今回は実際に、KerasとTensorFlowでニューラルネットワークの分類モデルを作成しました。 チュートリアルは、ニューラルネットワークだけど、中間層を増やせばディープラーニングになるんだね。 前回確認したFashionMNISTのデータで、実際にモデルを作成し...

ディープラーニングのライブラリでKeras+TensorFlowを利用してみようと思い、チュートリアルを始めました。 MNISTやるんじゃなかった？？？ ディープラーニングのライブラリのTensorFlowを利用してMNISTをやろうと思っていたのですが、MNISTと同じようなチ...

ディープラーニングについて勉強を始めてみようと思います。 scikit-learn以外のライブラリに進出だね。 ディープラーニングはニューラルネットワークを多層にしたものでした。ディープラーニングを中心としたライブラリには、色々なライブラリがあるよう...

XGBならいい結果出るかと思って色々試してみていました。 勾配ブースティング系は評判が良いと聞くね。 Kaggleのタイタニックの課題を、前回まではscikit-learnのMLPを利用してやっていましたが、XGBを利用してみることにしてみました。Otunaの使い方を覚...

なかなかスコアを上げていくのは難しいんだね そんなに簡単ではないでしょう、もっと勉強しなさい Kaggleのタイタニックのチュートリアルで、スコアを上げるために奮闘しておりました。データの前処理として特徴量を増やしたり、Nanという欠損値を取り除い...

Kaggleのタイタニックのチュートリアル、スコア改善をしています。 スコアは上がったのかな？？ Optunaを使って、機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータの最適化を学びましたので、さっそくKaggleでタイタニックの問題のスコアを改善するために活用で...