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.

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。

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クラウドでGPUを使ったディープラーニングを実行するための環境構築法をまとめました。
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MacユーザーのためのPythonでOpenCVを使うための開発環境

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Anacondaを使って、PythonでOpenCVを使えるようにする設定を一通りやります。 これをやっておけば、今後の画像処理・機械学習のプログラムを動かす敷居が低くなっています
小沼 塁 | 2,067 view
第23回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク〜医療×AI〜 まとめ,振り返り

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2017年4月28日に行われた,全脳との共催でのイベントに関するまとめ記事です!
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シリーズ6.マクロ言語を使った画像処理の応用編~ノイズ軽減② 空間フィルタ処理~

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Deep learningで画像認識⑧〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.4〜

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転移学習と呼ばれる学習済みのモデルを利用する手法を用いて白血球の顕微鏡画像を分類してみます。
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VR解剖アプリを作る その1 ~CTスキャンの結果から3Dデータを得る~

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VR解剖アプリを作る連載物です。今回はOsiriXというソフトを使ってCTのデータから3Dデータを作成しました。
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【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.3 ~決定理論~

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機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)の内容をまとめます. 第1章の Part.3 では,「決定理論」について説明します.
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Pythonで画像を操作する方法を簡単に解説しています。
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【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.2 ~モデル選択・次元の呪い~

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機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)の内容をまとめます. 第1章の Part.2 では,「モデル選択」「次元の呪い」について説明します.
最上 伸一 | 993 view
「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech まとめ

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2月28日に行われた,「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech のまとめ記事です.
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Deep learningで画像認識⑦〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.3〜

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Kerasと呼ばれるDeep Learingのライブラリを使って、白血球の顕微鏡画像を分類してみます。
木田智士 | 12,413 view
ImageJを使った体積測定

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共焦点顕微鏡が普及している現在、簡単にできそうな体積の測定ですが、意外に手こずることがあります。 「面積は簡単だったから体積だって!」という方、読んでみてください。
総括① ImageJマクロ言語による画像処理―画像の基礎から二値化処理まで―

総括① ImageJマクロ言語による画像処理―画像の基礎から二値化処理まで―

多くのライフサイエンスの研究領域では顕微鏡で撮像した画像から輝度値や面積など各種統計量の計測や画像に写っている細胞数や粒子数の計数化などの定量化がImageJを用いて行われています。 ImageJマクロシリーズの記事では、このようなライフサイエンスの研究で実際によく使われる画像処理をマクロ言語で自動化することを目標に学習を進めてきました。本稿では総括①としてImageJのマクロ言語を用いた画像解析の学習シリーズ1~5までで学んだ内容をまとめました。
Deep learningで画像認識⑥〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.2〜

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Kerasと呼ばれるDeep Learingのライブラリを使って、文字認識を行ってみます。
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シリーズ6.マクロ言語を使った画像処理の応用編~ノイズ軽減① 空間フィルタ処理~

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【記事の目標】 画像を触ったことがない人を対象として、適切な画像解析を施すまでのImageJのマクロ言語を用いた学習過程を示す。 今回の記事から応用編としてさらに詳しく画像処理を学んでいきます。最初のテーマはノイズ軽減です。
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