KaggleチュートリアルTitanicで上位1%に入った話。(0.87081)

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 | 462 view
KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)

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 | 2,928 view
VR解剖アプリを作る その2 ~Unity上でCTデータを扱う~

VR解剖アプリを作る その2 ~Unity上でCTデータを扱う~

3DデータをUnityに取り込んで、カメラで観察するアプリを作ります。 非VRとVRを実装します。
山田涼太 | 938 view
【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~

【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~

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.
最上 伸一 | 1,228 view
【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~

【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~

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
【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.1

【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.1

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.
最上 伸一 | 2,046 view
About IMACEL Academy

About IMACEL Academy

人工知能・画像解析スキルが身につく専門サイト-IMACEL Academy-についてです
三好 裕之 | 4,058 view
LSTMとは〜概要と応用について〜

LSTMとは〜概要と応用について〜

音声信号処理や文章・対話の生成に用いられているLSTM(Long Short Term Memory)についてまとめました。
三好 裕之 | 2,549 view
pythonによるtensorflow〜deepdreamによる画像変換〜

pythonによるtensorflow〜deepdreamによる画像変換〜

今回は前回のtensorflowの記事に引き続き、deepdreamによる画像変換についてご紹介します。
三好 裕之 | 1,678 view
多様体を理解するpart1〜座標系とは〜

多様体を理解するpart1〜座標系とは〜

多様体の工学的応用についてご紹介します。
Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningは、画像認識において大きな成功を収めています。そこで用いられる多層ネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network:CNN)と呼ばれており、画像認識に適した独特の構造を持っています。
木田智士 | 5,094 view
pythonによるtensorflow〜インストール、サンプルの実行〜

pythonによるtensorflow〜インストール、サンプルの実行〜

今回は、いま注目されている「tensorflow」についてご紹介します。
三好 裕之 | 1,697 view
Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜

Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜

今回もNeural NetworkをJuliaで実装する方法についてご紹介します。
Deep learningで画像認識②〜視覚野と畳み込みニューラルネットワーク 〜

Deep learningで画像認識②〜視覚野と畳み込みニューラルネットワーク 〜

前回に引き続き、Deep learningで画像解析についてご紹介します。今回は、畳み込みネットが画像認識に適している理由を解説しようと思います。
木田智士 | 3,487 view
人工知能エンジニアMeetUp!#3〜医療ビッグデータの活用〜のまとめ

人工知能エンジニアMeetUp!#3〜医療ビッグデータの活用〜のまとめ

先日、「人工知能エンジニアMeetUp」と題して、医療ビッグデータの活用に関する講演がありましたのでその模様をご紹介します。
34 件