機械学習2018年8月2日木曜日ディープラーニングを体感しよう:第5章(プログラムコードを見ていこう1)こんにちは。これまでの記事:ディープラーニングを体感しよう:第1章(まずは環境構築)ディープラーニングを体感しよう:第2章(Python環境を構築する)ディープラーニングを体感しよう:第3章(プログラムを動かしてみよう)ディープラーニングを体感しよう:第4章(ディープラーニングとは?)前回は、ディープラーニングについて説明しました。今回は、実際にプログラムコードの内容について見ていきたいと思います。以下が実行したプログラムになります。marker="x")plt.ylabel("accuracy")plt.xlabel("epoch")plt.legend(loc="best")plt.show()これだけ見てもさっぱりわからないので、ちょっと解説していきたいと思います。このプログラムでは以下3つのライブラリを使っています。数値計算を効率的に行うためのライブラリ。ニュートラルネットワークを扱うためのライブラリこれらを使うためのインポート処理が以下です。to_categoricalで、次の処理で手書き数字データセットを取得しています。グレースケール生値です。手書き数字の画像となっています。イメージしやすいように1データ抜き出してみました。0]]なんとなく、数字「5」の画像ということがわかりますね。数値(答え)が入っています。こちらもイメージしやすいように10件ほどデータを抜き出してみました。4]1つめの画像の答えは「5」。2つめの画像の答えは「0」・・・という感じのデータになります。学習用のデータは全部で60000データの配列になっており、テスト用のデータは全部で10000データの配列になっています。次の処理は、データを整形しています。学習用データは先頭の6000件以降を切り捨て。テスト用データは先頭の1000件以降を切り捨て。いう処理になっています。次の処理も、データを整形しています。to_categorical(y_test)[:1000]これは、答えのデータをベクトルデータに変換しています。以下のようなベクトルデータに変換しています。0.]こちらも学習用データは先頭の6000件以降を切り捨て。テスト用データは先頭の1000件以降を切り捨て。いう処理になっています。※データを切り捨てているのは、データ量が多すぎて時間がかかってしまうからだと思います。長くなってきましたので、続きは次回とします。