FastAPIの開発環境をDockerで構築する

デバッグできるところまで。
概ね公式ドキュメント通りでOK
https://fastapi.tiangolo.com/ja/deployment/docker/

Pythonから簡単に使用できるデータセットまとめ

まとめられているのがリンク切れだったり微妙に使いにくかったのでまとめ
回帰用データや画像データなど20種類程度+α

kaggle House Pricesをやってみる(Kerasによる実装)

何もかも足りていない。やれなければいけないことがいっぱいある。
Score: 0.18858.

概要は以下
https://trueman-developer.blogspot.com/2019/08/kaggle-house-prices.html
データの可視化は以下
https://trueman-developer.blogspot.com/2019/08/kaggle-house-prices_8.html


その他の初心者向けコンペは以下
タイタニック生存予測
https://trueman-developer.blogspot.com/2019/07/keras.html

手書き画像認識
https://trueman-developer.blogspot.com/2019/07/kaggle-digit-recognizer-keras.html

kaggle Digit Recognizer をKerasで試してみる

機械学習なら画像認識の記事の方が多いのでどちらかというとこっちの方が入門に適している気がする。

kaggleをKerasで初めてみる(Titanic)

最初はとりあえずSubmitするのがいいかも。

Kerasでモデルを可視化する

raspberry pi 3b+ に Python3でOpneCVとKeras環境を構築する

Python2系と3系がゴチャゴチャしすぎて微妙に面倒。

Rasberry PI上で動作するPythonをVisual Studio Codeからリモートデバッグする

Visual Studio Codeがあれば何でもできる気がしてきた。

Raspberry Pi 3 b+ でWebカメラの設定からPythonでキャプチャまで

意外とサクサクいけた

Kerasで構築したモデル(CNN)をチューニングして精度を上げてみる

割と適当に数値を上げ下げしてるような印象があるが気のせいだろうか。
Jupyter * Keras(深層学習のライブラリ)を試してみる
Kerasで作成した訓練データを読み込んで自前の画像をテストする
の続き。
例のごとくGitHubに上げている。

Kerasで作成した訓練データを読み込んで自前の画像をテストする

ファイルの読み込み。加工が中心。
Jupyter * Keras(深層学習のライブラリ)を試してみるの続き。

Jupyter * Keras(深層学習のライブラリ)を試してみる

機械学習、深層学習は正直今更感はある。
今回のソースコードはGitHubに上げている。
Jupyterでそのまま開けるはず。

Jupyter Notebookをインストールして使ってみる

Pythonのデータ分析環境。
ドキュメントとスクリプトと実行結果をまとめて参照することができる。
ブラウザから試すこともできる。
https://jupyter.org/

今回はインストールして使用する。