機械学習サンプルコードのリンクPython一般ChainerTensorflowKerasCaffeWEBクローリング&スクレイピングこちらには、書籍付属のサンプルコード以外のコードのリンクを掲載します。APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集https://book.mynavi.jp/manatee/series/detail/id=65670その他にもたくさん面白いサンプルコードが公開されつつあるので、以下のリンクにて順次、ご紹介させていただきたいと思います。機械学習のライブラリ(フレームワーク)としては、TensorFlow(テンソルフロー)、scikit-learn(サイキット・ラーン)、Chainer(チェイナー)、Caffe(カフェ)などがあります。以下のサイトに、どのライブラリをどういうときに使ったら良いかについて、分かりやすくまとめてくださっています。Learningを制するには何がいいのか?!http://www.procrasist.com/entry/2016/10/01/200000Python一般ChainerChainerとは、日本の会社が2015年に公開した機械学習フレームワーク。インストールが簡単であり、日本語のドキュメントも充実しているらしいです。難点としては、後方互換性の無いVersion改定を繰り返しており、今から学ぶのであれば、1.5以上が良いらしい。いっている間にversion2になってしまったらしい。コードの見分け方は、以下の記事を参照してください。06:31■後方互換性をバッサリと切り捨てたというふれこみのChainer2(ベータ1)を恐る恐る試す。Learning用のラッパーライブラリ。詳細はよくわからないが、kerasからTensorflowをつかうことができる。Learningですか?http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/02/20/214909WEBクローリング&スクレイピングこれらの具体的な方法を記載してくださっているブログを読むと、画像を5000枚用意するなど、学習用データの収集(クローリング)と抽出(スクレイピング)に非常に時間がかかり、また大事であることが分かる。近年は少ない学習データをもとに機械学習を行う手法も開発されつつあるとは言っても、基本は大量の学習用データをWEBから集めるのが現実的と思われる。いつか、WEBクローリング&スクレイピングについてまとめてみたい。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。