Python

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Pytorchによる物体検出 SSD Google Colab環境 Part(1)

PythonとPytorchで物体検出を行っています。物体検出アルゴリズムであるSSDをGoogle Colab環境にて試してみました。NVIDIAの学習済みデータを用いて、物体検出を行いました。
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Pythonで機械学習 手書き数字認識 MNISTデータの準備 Part(8)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。機械学習の参考書籍として、”斎藤康毅著 ゼロから作るDeep Learning オライリージャパン 2016年9月”を使用しました。第8回は、手書き数字認識 MNISTデータの準備 データのバッチ化を行いました。
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Pythonで機械学習 手書き数字認識 MNISTデータの準備 Part(7)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。機械学習の参考書籍として、”斎藤康毅著 ゼロから作るDeep Learning オライリージャパン 2016年9月”を使用しました。第7回は、手書き数字認識 MNISTデータの準備の続編を行いました。
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Pythonで機械学習 手書き数字認識 MNISTデータの準備 Part(6)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。機械学習の参考書籍として、”斎藤康毅著 ゼロから作るDeep Learning オライリージャパン 2016年9月”を使用しました。第6回は、手書き数字認識-MNISTデータの準備を行いました。
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Pythonで機械学習 3層ニューラルネットワーク Part(5)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。機械学習の参考書籍として、”斎藤康毅著 ゼロから作るDeep Learning オライリージャパン 2016年9月”を使用しました。第5回は、3層ニューラルネットワークを実装しました。
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Pythonで機械学習 行列演算とニューラルネットワーク Part(4)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。機械学習の参考書籍として、”斎藤康毅著 ゼロから作るDeep Learning オライリージャパン 2016年9月”を使用しました。第4回は、ニューラルネットワークを作る最初のステップとして、numpyの行列演算を学びました。
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Pythonで機械学習 google colaboratoryを使ってみる Part(3)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。機械学習の参考書籍として、”斎藤康毅著 ゼロから作るDeep Learning オライリージャパン 2016年9月”を使用しました。第3回は、google colaboratoryを使ってみました。
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Pythonで機械学習 pip,numpyの導入 Part(2)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。機械学習の参考書籍として、”斎藤康毅著 ゼロから作るDeep Learning オライリージャパン 2016年9月”を使用しました。第2回は、pip,numpyの導入をしてみました。
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Pythonで機械学習 簡単なスクリプトの実行 Part(1)

初心者向けのPythonをつかった機械学習の記事です。第1回は、簡単なスクリプトの実行です。
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