無料のeラーニング「Aidemy」をやってみて、ディープラーニングでひらがなを分類してみた。nend・nex8のエンジニア・技術ブログ2018-01-05無料のeラーニング「Aidemy」をやってみて、ディープラーニングでひらがなを分類してみた。ディープラーニング皆様新年あけましておめでとうございます。冬場は毎日在宅勤務したいh_matsumotoです。最近無料でディープラーニングを学べるという「Aidemy」をやってみました。勉強熱心なので、12月24日と25日を丸々費やしてみました。予定が空いていた訳ではないと思います。aidemy.netAidemyではディープラーニングを利用して、0~9までの数字を分類する方法を学ぶ事が出来ます。今回はそれを応用して「ひらがな」を分類してみたいと思います。使用ライブラリzipファイルをダウンロードし展開。画像ファイルを読み込み、特徴量とラベルデータを作る。データセット」等でググって探してみると、こちらのサイトが見つかりましたので利用させて頂きました。NDLラボ画像数は数がバラバラですが、大体一つのひらがなにつき1000枚以上画像があります。[pixels]です。画像データを配列にするAidemyの数字判別用のデータは最初から配列に変換されたデータですが、こちらは画像データなので1枚ずつ画像データを配列に変換する必要があります。Aidemyではその方法もレクチャーとしてありました。train_test_splitzipファイルをダウンロードし展開。画像ファイルを読み込み、特徴量とラベルデータを作る。cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)上記の処理ですが、大津の二値化というアルゴリズムを利用して画像毎に閾値を自動で検出させています。分類してみる訓練データと検証データの分類には「sklearnのtrain_test_split」を使いました。kerasにも、同じようなメソッドがあると思います。[es_cb])基本的にはAidemyの数字分類のコードと一緒ですが、過学習を防ぐために「EarlyStopping」を追加してあります。参考にさせて頂いたサイトblog.shoby.jpハイパーパラメーターについては正直私も勉強不足でよくわかりませんが、何度か数字を変えて試したところデータ数が少ないせいか上記の設定が一番精度が良かったです。実行すると、以下のように徐々に精度が向上していく過程が見れます。結果の確認こんな簡単にやってみたのですが、分類精度は97%と非常に高いです。24]始めの10件だけですが見事に一致しています。ラベルだと何のひらがなか分からないので、配列から画像を復元してみましょう。plt.show()"U3057":{"し":18},"U3088":{"よ":63},"U306D":{"ね":39},"U306B":{"に":37},"U3082":{"も":60},先ほど定義した辞書のラベルとも一致していますね!いくつか他のkerasを利用した画像分類の事例を見てみましたが、今回精度が高かった要因は画像データが大体同じような形(極端なイタリックやボールド、拡大縮小されていない)のため精度が高かったと考えられます。最後にファンコミュニケーションズでは機械学習エンジニアを募集しています。PHPですが、分析作業においてはPythonやRも多用しています。Dataを導入しているため、SQLによって学習データの作成・機械学習をシームレスに行うことができ、データクレンジングなどの雑務に追われることなく非常に大きなデータを扱える環境が整っています。興味がある方は以下のページをご覧ください。(Webアプリケーションエンジニアと書いてありますが、機械学習エンジニアも含んでいますので安心してください。Word2Vec)こんにちは!5日間インターンに参加させて頂いた中島です。Aerospike×DynamoDBこんにちは、k_oomoriです。NumPy-brationk_oomoriであります!これまで数値計算といえばPythonのNumPy一...2014-10-14PHPのジェネレータを使おうこんにちは。Are青山のアドテク会社。アドネットワークやDSPを開発・運用。サーバを止めてみたよ。インターン:実業務体験編インターンでCTR予測をしましたSearchArchiveスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。