2019-03-01から1ヶ月間の記事一覧

Keras: Fashion-MNISTを使ってCNNを可視化する

Fahion-MNISTのデータを使って学習したニューラルネットワークの畳み込み層を可視化します。 Fashion-MNIST Fashion-MNISTは衣料品の画像を10クラス (Coat, Shirtなど) に分類するデータセットです。MNISTと同じく、学習サンプル数60,000・テストサンプル数1…

Keras: ImageNetで学習済みのVGG16をPlaces365へ転移学習する

Kerasを使って、ImageNetで学習済みモデル (VGG16) をPlaces365の分類タスクへ転移学習する、ということに取り組みます。 今回使用するパッケージたちです。 import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from keras.applications.vgg16…

KerasでLeNet-5を実装してKuzushiji-MNISTを分類する

仕事でそろそろコンピュータビジョン系の力が必要になるかも、となってきましたので、チクタク勉強を始めてます。 今回はKerasを使ってKuzushiji-MNISTの文字を分類するネットワークをLeNet-5で実装する、ということに取り組みます。 Kuzushiji-MNIST 日本の…

Pythonで形態素解析器Sudachiを使う (SudachiPy)

仕事でSudachiをお試しする機会がありましたので、基本的な使い方を備忘録として整理しておきます。 Sudachi Sudachiはワークスアプリケーションズさんで開発されたOSSで、日本語に特化した形態素解析器です。分かち書き・品詞付け・正規化を行います。 gith…

Python: lifetimesで顧客のトランザクション数を予測する

前回紹介したBG/NBDなど、顧客の未来のライフタイムバリュー (ここではトランザクション数) を予測するモデルを、簡単に利用できるPythonパッケージ lifetimes を紹介します。 lifetimes lifetimesは、顧客の未来のトランザクションを計算するためためのパッ…