viewpython+tensorflowでatariのponをDQN(深層強化学習)してみた。今回兼ねてからやってみたかったDQN(深層強化学習)を触ってみました。言っても、githubにあったコードを実行するだけですが、実際に学習していく様は楽しかったです。GANを試してみた.今回兼ねてからやってみたかったGANを触ってみました。実際に画像が生成されていく様は楽しかったです。Linux)pipでOpenCVが利用可能になり、今までの面倒な処理が一切不要になりました。vol.6〜U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みニューラルネットワークを用いて、MRI画像から肝臓の領域抽出を行ってみます。viewKaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)まだ機械学習の勉強を初めて4ヶ月ですが、色々やってみた結果、約7000人のうち200位ぐらいの0.82297という記録を出せたので、色々振り返りながら書いていきます。必要とするライフサイエンス・生物学研究者向けのソーシャルメディアです。