前回、kaggle の Digit Recognizer コンペティションで、畳み込みニューラルネットワークを利用しました。このコンペティションの Code で最も投票数を集めているのが Introduction to CNN Keras - 0.997 (top 6%) です。この中に、データを拡張して学習する…

前回 kaggle の Digit Recognizer というコンペティションに挑戦しましたが、今回は、ニューラルネットワークの構成を変えて、畳み込みニューラルネットワークで学習をしたいと思います。畳み込みニューラルネットワークについては、私が理解するのに参考に…

今回は kaggle の Digit Recognizer というコンペティションに挑戦したいと思います。このコンペティションは簡単に言うと画像認識で、0〜9の数字を手で書いた画像があるので、それが何の数字なのかを予測する、というものです。なお、開発は Jupyter Notebo…

前回はタイタニック問題のデータの中身を調査しましたので、今回はそのデータを元に学習し予測していきたいと思います。 訓練データ準備 今回使いたいデータの項目は、Pclass（チケットクラス）と年齢と性別です。まずは、年齢について何とかします。欠損値…

今までGoの記事を書いてきましたが、一旦お休みして、今回は kaggle の Titanic - Machine Learning from Disaster に挑戦しようと思います。挑戦とはいえ、初心者ですので、下記を Code を参考にしながら進めていきたいと思います。 Titanic [EDA] + Model …

前回は repository を修正したので、今回はそれを利用して handler を修正していきたいと思います。handler/api/article.go というファイルを新規に作成し、下記のように記述しました。 package handler_api import ( "bbs/repository" "errors" "github.com…

Qiita に書いた記事「Go の Gin と GORM で最低限の掲示板を作るチュートリアル」で作った掲示板を改修していきたいと思います。今回は articles テーブルにCRUDするAPIを作っていきたいと思います。この記事では、DB articles テーブルに対するCRUD処理を書…

テストなどで、プログラムでブラウザを操作できないかなぁ・・・ というときに使うのが Selenium です。 で、これを Go で扱うためのパッケージとして、Agoutiがあります。 しかしながら、もうメンテナンスされていない模様。。。 ということで、navigatorを…

Go にもだいぶ慣れてきたが、インタフェース周りがあやふやになる。 なのでひと目で理解できるように、ソースコードで覚書き（自分用） package main import "fmt" type Profile struct { Name string Age int Height int Weight int } type Dog struct { Pr…

前回、React でタイピングゲームもどきを作りましたが、それを改善していきたいと思います。開発環境は前回と変わりません。 改善する箇所 前回作ったものではタイプミスをしても何も起きませんでしたが、今回は、タイプミスをしたときはエラーとし、間違っ…

前々から React の勉強をしたいと思っていたのですが、勉強がてら、とても簡単なタイピングゲームもどきを作ってみたので紹介します。 作ったもの デモを用意したのでご覧ください。 開発環境 Docker で開発環境を構築しました。参考にしたサイトは記事の最…

今回は前回に引き続き、TensorFlow・Keras を用いて分類問題を学習していきたいと思います。設定や学習する問題は、前回の分類問題とできるだけ同じになるようにします。 学習する問題 前回の分類問題と同じ問題です。xy平面上に等間隔に400個の点を配置し、…

前回まで学習してきた、回帰問題と分類問題を TensorFlow・Keras を用いて学習していきたいと思います。 まずは、回帰問題から学習します。設定や学習する問題は、前回の回帰問題とできるだけ同じになるようにします。 学習する問題 前回の回帰問題と同じく …

今回は、前回準備した分類問題用のニューラルネットワークで、実際に、分類問題を学習していきたいと思います。 学習する問題 水平方向にx軸、垂直方向にy軸というxy平面を考えます。x軸方向は-3から3まで、y軸方向は-1から1までとし、このxy平面に等間隔に…

回帰問題に引き続き、分類問題をニューラルネットワークで学習していきます。 設定 回帰問題と同じく入力層・中間層・出力層の3層からなるネットワークを考えます。設定は下記の通りです。 活性化関数（中間層）：シグモイド関数 活性化関数（出力層）：ソフ…

今回は、前回作成したニューラルネットワークで、回帰問題を学習していきたいと思います。 学習する問題 今回は y = sin(x) という、いわゆるサインカーブを学習（学習のみ）します。入力 x に対して、出力 y の値が sin(x) に近いほど良いということになり…

Udemy の講座でニューラルネットワークを学んでいたのですが、Numpy を使わずにニューラルネットワークを実装してみたい、と思ったので実装してみました。ここでは、ニューラルネットワークや誤差逆伝播法の解説はしません。ニューラルネットワークや誤差逆…