Web関連技術の話など
以前からなんとなく興味があった TypeScript を初めて使ってみましたので感想などを。 TypeScript lets you write JavaScript the way you really want to. TypeScript is a typed superset of JavaScript that compiles to plain JavaScript. Any browser. Any host. Any OS. Open Source. TypeScriptとは T…
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、S…
ねこと画像処理。 (アイシャ – 池袋 ねころび) 前回のねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しました。今回はその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。 モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 アノテーションデータの収集 学習モデルを作る前に猫のどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回は猫の顔(頭)部分の検出を行おうと思います。そのためのアノ…
The machine learning toolbox’s focus is on large scale kernel methods and especially on Support Vector Machines (SVM) * The SHOGUN Machine Learning Toolbox サイトのデザインどうにかしたらいいのにとか将軍ってなんだよとかいろいろあるかと思いますけども、プロダクトとしては素晴らしいという噂を聞くので今回このSHOGUNという機械学習ラ…
前回のAS3でNaive Bayesによる文書分類に関連して機械学習による分類問題を扱います。 今回は決定木(Decision Tree)をCanvasに描いてみます。前回のナイーブベイズよりも決定木の方が解釈が簡単で、分類過程が見た目にも分かりやすいので手軽に試すことができました。今回も理論的な部分はWebや書籍の方を参考にしてもらって、ここでは試したことだけ書きます。 今回扱う問題は集合知プログラミングにある「サインアップを予測する」を取り上げます。これは、あるユーザーがあるWebサービスの…
自然言語処理は専門外なんですが、職種的(?にこの分野に精通している人がたくさん社内にいるので僕も少し影響を受け始めています。。 今回は単純ベイズ分類器(Naive Bayes:ナイーブベイズ)による文書分類を基礎の部分だけやってみます。単純(Naive)と呼ばれているのは、文書の出現確率を単語の出現確率の”積”で近似し、語順や単語間の相関関係を考慮しないためにそう呼ばれています。ベイズ理論については書籍がたくさん出ているのでそちらを参考にしてください。ここで説明するにはと…