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2018年8月25日 (土)

pythonで人工知能やって見る? とにかく機械学習を動かしたい。

2018/8/25

irisはchainerがうまく入らないせいか、記事通りにやるもエラー。
ゲームなどのサンプルプログラムは走るのだが、機械学習系はなぜかエラー
で、
https://knowledge.sakura.ad.jp/8374/
このサイトにたどり着き
Kerasってのをインストールする必要はあったけど、無事動きました。

python mnist_mlp.py


Using TensorFlow backend.

Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz

11493376/11490434 [==============================] - 11s 1us/step

60000 train samples

10000 test samples

_________________________________________________________________

Layer (type)                 Output Shape              Param #   

=================================================================

dense_1 (Dense)              (None, 512)               401920   

_________________________________________________________________

dropout_1 (Dropout)          (None, 512)               0         

_________________________________________________________________

dense_2 (Dense)              (None, 512)               262656   

_________________________________________________________________

dropout_2 (Dropout)          (None, 512)               0         

_________________________________________________________________

dense_3 (Dense)              (None, 10)                5130      

=================================================================

Total params: 669,706

Trainable params: 669,706

Non-trainable params: 0

_________________________________________________________________

Train on 60000 samples, validate on 10000 samples

Epoch 1/20

60000/60000 [==============================] - 4s 75us/step - loss: 0.2478 - acc: 0.9233 - val_loss: 0.1033 - val_acc: 0.9674

Epoch 2/20

60000/60000 [==============================] - 4s 68us/step - loss: 0.1025 - acc: 0.9698 - val_loss: 0.0840 - val_acc: 0.9753


中略


Epoch 19/20

60000/60000 [==============================] - 4s 67us/step - loss: 0.0176 - acc: 0.9954 - val_loss: 0.1085 - val_acc: 0.9836

Epoch 20/20

60000/60000 [==============================] - 4s 68us/step - loss: 0.0172 - acc: 0.9957 - val_loss: 0.1121 - val_acc: 0.9852

Test loss: 0.11205629173106604

Test accuracy: 0.9852


って感じでした。4分くらいかかっていたかな。
手書き文字分類では、そこそこ汚い手書き文字の画像データをそれぞれ0から9のどれに該当するかを分類するもので、無事、98%の精度で手書き文字分類できるモデルができました。
まぁ訳も分からず、とりあえず動くことを確認したかったので、良しとしますが。
自分が何をしてるのか分からずやっているというのも情けないけど、機械学習を独学でやるにはこんなかんじなのでしょう。おまけに数学はわからないし...orz
 
2018/8/31 
結構わかりやすいページを見つけました。
6回までのページです。基本の数学はわからないですが、
何をやっているかはわかるので、大変助かります。
またサンプルも引っかかりはありましたが、無事動作。
引っかかりは、データを作っておく必要があったのと。
サンプルプログラム中のデータファイル名が違っていたことです。
これを直せば無事に動きました。
サンプルを丁寧に説明しているので、パラメーターやプログラム自体を自分なりに変更することも可能だと思われます。
このように親切なページは全くの独学で機械学習をやってみたい者には大変ありがたいです。ありがとうございます。m(..)m
2018/9/2
入門第三回の計算中の可視化は失敗よくわからないので、先に進む。
入門第四回画像データをTFRecord形式にするってくだりで、何度やってもファイルが作られないなと色々やっていて、見えないファイルで作っていました。
そうならそうと言ってくれ。2時間ほど悩んだ〜。
ふ〜。
マックのGUIでは見えないけど、コンソールの ls では見えるんだなこれが...
一応、TFRecord形式ファィルが揃ったので、次から本題に進む。
 

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