1.1.0-rc2で私のために働く、作成されたデータを使った例を示します。私のコメントは誤解を招いていたと思います。非線形の例としては、SVMだけでもいいかなと思ったのですが、丁度、tensorflowの2.0betaをインストールした環境だったので、ごく簡単なニューラルネットワークモデルでもやってみます。1.1.0-rc2で私のために働く、作成されたデータを使った例を示します。私のコメントは誤解を招いていたと思います。上記の例の画像は、2次元空間上に直線を引くことで分類の境界を配置しています。この手の問題を線形分離問題と言い、最も単純かつ基本となる問題となります。データが3次元であれば、境界は2次元平面となり、4次元であれば3次元.こんにちは三谷です。TensorFlowのPythonコードサンプルを公開します。これは上で例に挙げたいわゆる人力でロジックを組むアプローチです。artzers的.HOGSVMで物体検出をやってみました。結論から言うと、初めてにしては、まぁまぁな検出精度だなと思いました笑。今日は、ここまでのまとめを書きたいと思います。scikit-learnには、いろいろな機械学習(AI)のアルゴリズムが入っています。その中でSVMサポートベクターマシンがよく利用されています。比較的少ないデータでも精度の高いモデルを作ることが出来るからですね。これら10の応用例は、機械学習の問題というものがどんなものか、よく伝えています。