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.

一旦、これでNNに関する基礎の基礎講座はすべて1周目完了.

犬/猫を判別するtoy appの仮組完了.
DBとやり取りせず、画像をHTMLに直接組み込むやり方になっているので、実装自体は簡単ではあるが、さらに応用していく必要あり. (というか、これで終わりではいけない)
キカガク会長の著書 (下記)を読んだ所、DBとの連携まで詳しく記述があるので、それを参考に、DBとの連携～本格的なAPP作成まで腕を磨く.

DBのCRUD操作はFlask講義内になかったので、ざっとDjangoの講義内容で確認.
アプリの開発の流れも書いてあり、Flask講義よりもずいぶん丁寧な印象.
ただ、一旦はFlaskで、Docker + DBを操作に慣れることを優先し、プロトタイプを組めることを優先したい. → 規模が大きくなってきたらDjangoへ.

一番最初は手軽にできるものを作る.
雲の種類を判別できるアプリを作りたい. (ずっと前から雲のことが好きだった. 秋は特に雲が高く、美しい)
スライド作成開始
データのスクレイピングも開始
- datasetを英語も含めて探したが、いい感じのdatasetが見つからず
- 「雨雲」「雷雲」については、それぞれ乱積雲と積乱雲で調べないと適切な画像がヒットしない.

本日はキカガクに集中したため進捗なし.