栢菅 宏規
Machine Learning with Python Part.1 ~Perceptron~
Implementing the Perceptron algorithm in Python
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Shion Fujimori
総合
ナレッジ新着の記事 最近投稿された記事
word2vec：Pythonで単語ベクトルを作成する
井上 大輝 |
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Python + tensorflow でGANを試してみた．
今回兼ねてからやってみたかったGANを触ってみました。実際に画像が生成されていく様は楽しかったです。
Takumi Ihara |
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2017年 IMACEL Academy 人気の記事まとめ
2017年ももうすぐ終わりです．そこで，今回は一年を通して人気だった記事をまとめたいと思います．
[画像はhttps://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/から引用]
エルピクセル編集部 |
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Kaggleで使われている略語リスト
機械学習のサイトKaggle で使われている略語をまとめました．
画像は[https://static1.squarespace.com/static/58a3826fd2b857e5fe09f025/58ac6a226b8f5b3bdce84c5a/58d04a9246c3c4a6bd5ab664/1490045642866/Kaggle+Workshop.png?format=1500w]から引用
Takumi Ihara |
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ベイズ統計学を用いた平均値の差の推測
井上 大輝 |
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Pythonを使ったずれ補正
プログラミング言語，pythonを用いて画像のずれ補正を行いました．
井上 大輝 |
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5秒でOpenCVのインストールする (Windows, Mac, Linux)
pipでOpenCVが利用可能になり、今までの面倒な処理が一切不要になりました。
北村 旭 |
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CTの原理①～ラドン変換～
CTの原理に関して詳しく説明します．
今回はRadon変換についてです．
エルピクセル編集部 |
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KaggleチュートリアルTitanicで上位1%に入った話。(0.87081)
前回書いた「KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)」 から久々にやり直した結果上位1%の0.87081を出せたのでどのようにしたのかを書いていきます。
Takumi Ihara |
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Pythonで画像処理② Data Augmentation (画像の水増し)
画像の水増し、Data Augmentationと呼ばれる方法になりますが、学習に使う画像に変形を加えたり、ノイズを加えたり、明るさを変えたりといった処理を行う方法を紹介します。学習画像に様々な処理を行うことで認識がロバストになるというメリットがあります。
Mochizuki |
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LPixel主催！「画像解析ハッカソン」イベントまとめ
2017年7月26日に行われた「ライフサイエンス画像解析カジュアルハッカソン！」（https://goo.gl/9mjwfc）のまとめ記事です．
井上 大輝 |
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Deep learningで画像認識⑩〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.6〜
U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みニューラルネットワークを用いて、MRI画像から肝臓の領域抽出を行ってみます。
木田智士 |
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KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)
まだ機械学習の勉強を初めて4ヶ月ですが、色々やってみた結果、約7000人のうち200位ぐらいの0.82297という記録を出せたので、色々振り返りながら書いていきます。
Takumi Ihara |
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Deep learningで画像認識⑨〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.5〜
U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みニューラルネットワークを用いて、MRI画像から肝臓の領域抽出を行ってみます。
木田智士 |
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点像分布関数の話
光学系を理解するうえで前提として知っておいた方が良い内容
Yoshiyuki Arai |
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シリーズ３．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～②二値化処理-1～
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ImageJインストール（Mac）#ImageJの初心者から中級者まで#
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