1. 画像処理 Segmentation dataset作成等にクラスが多用されるが、まだclassについて曖昧な点があるなあ __XX__っていう関数はデフォルトで実行されるの？とか。 調べた所、特殊メソッドといって、クラスに特定の文字列の関数を定義してあげると、特定の動作…

1. 画像認識の応用分野 講義のコードを理解しながら再現する過程で、referenceを見る癖がだいぶついた。そして、英語のreferenceを読むことに抵抗感がほぼなくなった。 DeepLabV3によるsegmentation実装。 1秒ほどの短時間で、縦横1312ピクセルほどの画像のs…

1. 雲判別アプリについて Cloud classificationについて、KaggleのDatasetを用いて学習。 resnet50 fine tuning: 4 epochs validation accuracy score: 95% resnet18 fine tuning: 4 epochs validation accuracy score: 90% Datasetの利用規約を確認: 特に明…

1. 自主制作アプリ構想～データ取得 雲の画像を再度精査し、一度ImageFolderでラベリング実施 1ラベルにつき50枚弱しか画像がなかったので、再度crawling実施 icrawlでGoogleImageCrawler、max_num = 300と指定するも80枚程度しかDLされず icralerのissueをg…

出場コンペ決めるまで SIGNATEで調子に乗って、Kaggle初コンペ出場. → まず良さげなコンペを探すのに一苦労 最終的に君にきめた！: https://www.kaggle.com/competitions/feedback-prize-english-language-learning/overview Kaggler大先輩様の奮闘を見るべ…

本日の学習プランと結果 内容 結果 備考 キカガク: 画像認識 fine tuning X キカガク: 時系列解析 X キカガク: 自然言語処理 X 追加で行ったこと Web Scrapingの基礎/応用 Flask リーダブルコード講習 Github 10/11 草 10/11 キカガク 記録 「やり始める」こ…

本日の学習プランと結果 内容 分量 結果 キカガク: 機械学習の基礎1 完了 O 追加で、機械学習の基礎2も完了. 章末問題は特に問題なし. 前々から繰り返しやっていることなので、すでにある知識を復習/さらに深掘りしている. 現在基礎3. Github 10/6 草 10/6 …

本日の学習プランと結果 内容 分量 結果 WEB Engineer Boot Camp X Chainerの完了 O: 章末問題まで完了 キカガク: Pythonの基礎 O: 完了 キカガク: 機械学習の基礎1 O: Lasso回帰の実装と分析まで Github 10/5 草 10/5 キカガク 線形代数と基礎的なプログラ…

本日の学習プランと結果 内容 分量 結果 Udemy WEB Engineer Boot Camp X キカガク AI/クラウド/IoT 入門コースの完了 O Chainer/キカガク 線形代数/統計/情報理論の復習 O Github 10/4 草 10/4 キカガク学習状況 何を己は作りたいのか？世の中をどうしたい…

本日の学習プランと結果 内容 分量 結果 Data Scientist Boot Camp 263 X Web Engineering Boot Camp 192-202 192-247 Github 9/19 草 一言 コーディングしているとき, アルゴリズムを考えているとき, など 頭をフルに活用しているときは仕事の不安や週明け…

本日の学習プランと結果 内容 分量 結果 Data Scientist Boot Camp 263 X Web Engineering Boot Camp 129 129-191 Github 9/17 草 一言 ずっとinputばかりしていても、コーディングの腕は上がらない。 いきなりAtCoderをやることに不安を覚えたため、一旦はP…