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scikit-learn MNIST/TensorFlow2 Keras MNIST
Hiroaki Matsumoto
? 【scikit-learn】ニューラルネットワーク
? 【scikit-learn】ニューラルネットワーク
(前処理/スケール変換あり)
? 【tf2 keras】インポートとデータ取得
? 【tf2 keras】単層ニューラルネットワークの
実装
? 【tf2 keras】単層ニューラルネットワーク
精度結果
? 【tf2 keras】単層ニューラルネットワーク
分類結果
? 【tf2 keras】CNNの実装
? 【tf2 keras】CNN 精度結果
? 【tf2 keras】CNN分類結果
? 最後に
2020/2/11 2
? 自己紹介
? 今回の内容は?
? ちなみに
? このテーマを選んだ理由
? 今回参考にしたもの
? 実装環境
? MNISTとは
? t‐SNEを用いた可視化
? 【scikit-learn】インポートとデータ取得
? 【scikit-learn】ロジスティック回帰
? 【scikit-learn】Support Vector
Machines (SVC)
? 名前:松本 博明
? 趣味:DTM
音楽作成にAIのツールを使い始めて、AIに興味を
持っています。プログラミングは初心者です(Python)。
2020/2/11 3
scikit-learnのMNISTデータセットとtf2 kerasの
MNISTデータセットを使用して画像分類器を実
装し、精度の差などを検証します。
2020/2/11 4
自分は八王子AIの第1回に参加した事がきっ
かけでプログラミング(Python)を始めた初心者
です。
説明におかしな所があったらご指摘ください。
後で調べます。。。
2020/2/11 5
? 自分が取り組んでいる書籍が、
いろいろな手法でデータセット
を分類する内容が掲載されて
います。(現在勉強中)
? MNISTの分類が掲載されて
いないので、自分の勉強ため
にこのテーマを選びました。
2020/2/11 6
? ホームページ
いろんな方法で MNIST の数字画像を分類してみる
https://qiita.com/propella/items/ca4e577dcaf311273157
? 書籍
PythonによるAIプログラミング入門
―ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術
2020/2/11 7
? Google Colab
Colaboratory は、完全にクラウドで実行される
Jupyter ノートブック環境です。
設定不要で、無料で利用出来ます!
? ライブラリー
scikit-learn MNIST
tf2 keras MNIST
2020/2/11 8
MNISTデータベースの画像セットは、
NIST(アメリカ国立標準技術研究所)の2つのデータ
ベース(SD-1とSD-3)の組み合わせです。
SD-1は高校生(500人)、SD-3は国勢調査局の従業
員が書いた数字を収集したものです。
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
上記サイトより抜粋して翻訳
2020/2/11 9
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実際の画面を会場でご説明します。
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実際の画面を会場でご説明します。
精度は92.5%でした。
所要時間は2分ぐらいです。
2020/2/11 12
実際の画面を会場でご説明します。
精度は94.6%でした。
所要時間は16分ぐらいです。
2020/2/11 13
実際の画面を会場でご説明します。
精度は97.6%でした。
所要時間は31秒ぐらいです。
※MLPClassifierは100個の隠れ層
を持っています。
2020/2/11 14
2020/2/11 15
実際の画面を会場でご説明します。
精度が98%まで伸びました!
所要時間は31秒ぐらいです。
実際の画面を会場でご説明します。
2020/2/11 16
実際の画面を会場でご説明します。
2020/2/11 17
実際の画面を会場でご説明します。
精度は92.3%でした。
※次のページでどんな感じで分類され
たのか、10個程みていきます。
2020/2/11 18
5を書いた(?)
数字が6と分類さ
れました。
※字が汚い!( ?Д?)
2020/2/11 19
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実際の画面を会場でご説明します。
2020/2/11 21
実際の画面を会場でご説明します。
精度は99.18%でした。
※次のページでどんな感じで分類され
たのか、10個程みていきます。
2020/2/11 22
5を書いた(?)
数字が5と分類さ
れました。
(; ?`д??)
ご清聴ありがとうございました。
他に、AIの勉強ネタで面白いものがあったら
是非教えてください!
今回発表した内容の、ファイルの格納先
https://github.com/opticalcode/The-6th-Hachioji-AI
2020/2/11 23

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