Python: 100%誰でもできる画風転換, google colaboratory

I.おそるべしGoogle Colaboratory   これまで画風転換についていくつか記事を書いてきましたが、Pythonのスクリプトを確認しがら画風転換するものでは、もっもやりやすい方法だと多います。 順番にスクリプトを実行していくだけでサンプルの転換画像が作成されまます。 一般にはすでに広く知られていたのかもしれませんが、私は最近知って、大変驚きました。「これだけ簡単にオンラインでできるなんて!いままでの苦労は何?Googleおそるべし!」というのがそのときの私の感想です。 Google Colaboratoryには、Neural Style Transferのチュートリアル…

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Python: 機械学習からはじめるPython入門2, google colaboratory ver. 3

機械学習からはじめるPython入門1の続きです。   次の解説に基づいて学びます。初心者向けに大変わかりやすく書かれています。   Your First Machine Learning Project in Python Step-By-Step   IX.機械学習:データの分割   1.基本的なアイデア   ここからが機械学習ですが、少しややこしくなりますが、細かいところは飛ばせばよいです。 前章までで、データフレーム(Excelの表のような形)で取得したirisを使って、どのようなデータであるかを数値とグラフで確認しました。 機械学習で…

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Python: 機械学習からはじめるPython入門1, google colaborator ver. 3

I.何を学ぶ   興味があることは学んでいて楽しいです。AIに関心があるなら、機械学習や深層学習という言葉を聞いたことがあると思います。プログラムを基礎から学ぶと機械学習や深層学習はずっと後になります。 細かいことはいいから、機械学習や深層学習がどういうものかをわかりたい、これらがわかる程度にプログラムを理解したい、、、という方を対象にした、いきなり機械学習からはじめるPython入門です。 機械学習を学びたいが、PythonにするかRにするか迷っているという方もおられるかもしれません。PythonとRの違いについても説明しますので、迷っておられる肩にも参考になると思います。 インス…

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Python: 画風転換2_Google Colaboratoryなら誰でも簡単に素早く作成 ver. 3

I.Google Colaboratoryについて   今度は、Google ColaboratoryでTnsorFlowをインストールして画風転換します。 Google ColaboratoryはクラウドでPythonを実行できますので、コンピュータには何もインストールする必要はありません。 TensoFlowはオープンソースの機械学習ライブラリです。Google Brain teamによって開発されたので、Google Colabとは相性がいいはずです。それに、Google Colabだと無料でGPU、TPUを使えるので、画像の処理が速いと思います。しかし、下の処理はTPUを使用…

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Python: 画風転換1_PyCharmで作成

I.学ぶこと   次のことを学ぼうと思っていますが、たぶん、3、4は私の理解を超えているので表面的にまとめるだけになるかもしれません。また、わかったところから書いていきますので、この順序のとおりにはならないと思います。   PyCharmの使用法 Google Colaboratoryの使用法 TensorFlowの概要 深層学習の概要   II.PyCharmで実行   1.GitHubからダウンロード   プログラムの内容は後にして、まずPyCharmで実行してみます。スクリプトは次です。   neural-style &nbsp…

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Pythonで機械学習:始め方1 (not completed)

下のリンク先の解説にしたがって、Pythonの機械学習を学びます。 私はあまりPythonを使えませんので、機械学習を学びながら、Pythonの基本的な使い方を学びたいと思います。   Your First Machine Learning Project in Python Step-By-Step   1.ライブラリとデータの読み込み   #行はコメント ライブラリのimportでエラーが出た場合は、ターミナルでインストールする必要がある。 インストールは一回でよいが、importは毎回必要です。   2.データの確認     P…

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Machine learning: 始め方3/3

I.アイリス種別判定プログラムの概要   前回の復習もかねて、この機械学習プログラムの概要を説明します。 アイリスという花に3種類あって、それぞれ、ガクと花びらの大きさの違いで、Versicolor、Setosa、Virginicaに区別されます。 ガクと花びらの大きさと花の種類を一覧にした150件のデータがあり、これを機械学習しますが、150件のデータのうちの2/3をトレーニイングデータ、残りの1/3をテストデータとします。 前回はこの二つのデータの取り出しで終わりました。今回は、これらのデータを用いで機械学習しテストします。 このプログラムで用いる機械学習は散布図上の「距離の近さ…

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Rで機械学習:始め方2/3

I.KNNによる機械学習   1に続いて、ネット上のコンテンツで機械学習を学びます。 今回は下記のページを学習します。非常にわかりやすく書かれています。 Machine Learning in R for beginners ライブラリk-nearest neighbors、いわゆるKNNが用いられています。   II.データiris   アイリスという花にVersicolor、Setosa、Virginicaの3つの種類があって、それぞれガクと花びらの大きさに特徴があります。 次のリンク先にアイリスの3種類の写真があります。 Machine Learning i…

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R: 機械学習の始め方1/3

I.学習を始める前に   1.何を学びますか? Rを利用した機械学習のページについて解説します。 このブログ+リンク先の解説文ページを読めば、機械学習の基本をプログラムから理解できます。   2.機械学習、AI、深層学習って何?  機械学習(machine learning)とAI、深層学習(deep learning)の関係をごく簡単に図式化すると、AIが最も広い概念で、機械学習の中に深層学習があるという関係になります。         人工知能は、単なる機械的な反応ではなく、人間に近い能力を持っています。ここで取り上げる…

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Python: 機械学習で画風転換, style transfer

Pythonを少し学んだだけですが、むりやり画風変換(Style Transfer)をやってみました。 Rでもできますが、Pythonの方が簡単でライブラリが豊富なようです。 画風転換とは 例えばピカソの絵から画風を学び、写真をピカソ風に変換するというものです。深層学習(deep learning)が用いられており、コンピュータが勝手に画風を学びとります。   環境 PythonのデータサイエンスプラットフォームであるAnacondaをインストールし、Spyderを用いました。 Spyderは、SpyderはAnacondaに含まれるPythonのための綜合開発環境(IDE)で、Rの…

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