No Code, No Life

データサイエンティストを目指すしがないエンジニアのブログ

機械学習

Day 55 「共有すること」がいかに大事か

1. 画像処理 Segmentationの評価軸 IoUについて学習. torchmetricsでは、今はjaccard indexというメソッドに変更されている. Jaccard Indexについては、refにも記載がないややこしじ扱い方がある...これもQiitaにまとめて発信しておこう. torchmetrics.funct…

Day 54 class、やはり分かってなかった

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…

Day 53 巨人の肩に座る

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…

Day 52 作ることが目的にならぬよう

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…

Day51 アプリ制作進捗

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…

Day50 Dataset探索

キカガク進捗日記 1. 自然言語処理章末問題クリア. BoWによるベクトル化とNNによる分類で、精度90%近くは達成. 他にもTf-Idfを用いた分類をためしたが、全く精度出ず. この違いは何なのだ? Tf-Idfについては下記サイトが分かりやすい. https://www.sejuku.n…

Day 49 Kaggleコンペ初submit

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…

Day 46 GPU

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 入門 C GPU利用制限にひっかかった. SIGNATE 練習問題 1問 追加で行ったこと 時系列解析 (再帰型NN)の基礎理論 自然言語処理 (形態素解析→BoW解析)の基礎理論 WEB (HTTP, CSS, JS)復習 Github 10/…

Day 45 まずは確認/調査しながら写してみる

本日の学習プランと結果 内容 分量 結果 キカガク: OptunaによるNN構造探索 完了 O キカガク: 画像認識 入門 C 追加で行ったこと ベイズ最適化に関する初期調査. SIGNATE 練習問題 Github 10/9 草 10/9 キカガク 記録 ベイズ最適化 Qiitaの記事はホンマかい…

Day 44 NN構築できるようになった / Batch Normalizationについて

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3 完了 O キカガク: Streamlitの基礎 完了 O キカガク: ディープラーニングの基礎1 完了 O キカガク: ディープラーニングの基礎2 完了 O Github 10/8 草 10/8 キカガク ひとこと PyTorchを使…