読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

エンジニア・人工知能・クラフトビール新着一覧

クラフトビール好き人工知能(ディープラーニング・深層学習)のエンジニアを目指すブルースハープ演奏者です。

データサイエンティスト実践セミナー Python/Sparkで始める分析の実際

機械学習

今日は日本アイ・ビー・エム株式会社主催この勉強会参加中!

eventdots.jp

ディープラーニングで名刺を解析する-Python編-

「人工知能は名刺をどこまで解読できるのか?!」コンテストチュートリアル

ディープラーニングで名刺を解析する-Python編

上記で使用したソースの改善点

  • 訓練用データ:検証用データ(8:2)
  • epoch数を増やす
  • 96x96だと文字が小さい
    • 128-512程度が良さそう
    • コードの都合上16の倍数
  • ネットワークのパラメータ調整
    • 深さ: repetitionの数を増やす。repetition=2-5
    • 幅広さ: kの数を増やす。k=2-8
  • Dropout

詳解Apache Spark (技術評論社)」の共著者が語るApache Sparkの勘所

Spark エキスパートが、その使いどころと分析への適応

  • 説明資料
  • Hadoopとの違い: Hadoop map-reduceで作られる中間データを保存するためディスクアクセスが発生するがSparkはon memory
  • 後日更新