カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習
概要
カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習

感想など
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Tom's Hobbyさん「【人工知能】Raspberry Pi ではじめる機械学習 じゃんけん・あやめ分類など【ディープラーニング】」
Tom's Hobbyさん「【機械学習】Pinebookではじめる機械学習(PiCamraを使わないだけですが・・)【Raspberry Pi】」
(Tom's HobbyさんはRaspberry Piとは異なるLinux PCでプログラムを変更しながら楽しまれています)
ぽんじゅのPCとかさん「ブックレビュー:機械学習関連数冊」
Tech2GOさん「【初心者向け】Pythonで機械学習やるための本を徹底紹介」

内容
本書では、Raspberry Piを用いて機械学習を体験します。プログラミング言語 Python と
機械学習用ライブラリ scikit-learn を用い、サポートベクトルマシンと多層ニューラルネットワークの演習を行います。
さらに、ライブラリ keras と theano を用いてディープラーニングの演習も行います。
それ以外のライブラリとしては、グラフ表示用に matplotlib、GUI表示用に Tkinter などを用います。

取り扱う課題は、下記のようなものです。 これらの課題に サポートベクトルマシン、多層ニューラルネットワーク、ディープラーニングを適用することで、それらの手法の比較を行います。

プログラムは全てサポートサイトからダウンロードできますので、プログラミング経験のない方でも自然と機械学習の考え方が身につきます。

推奨ハードウェア: Raspberry Pi 3 Model B (その他のRaspberry Piでも動作しますが、高速な Pi 3 を強く推奨します)
サポートするOS: NOOBS 2.4.4 以降を用いてインストールしたRaspbian (Stretch)。
それより古い Rapsbian (Jessie) ではツールのインストールが大変になりますのでサポート対象外とします。

利用例
線形サポートベクトルマシンによるアヤメの分類 (4章)

マウスで描いた数字の分類 (線形サポートベクトルマシン、
多層ニューラルネットワーク、ディープラーニング) (6章, 10章)

コンピュータとじゃんけん勝負 (7章)
画像処理で人間手の形を認識するじゃんけんシステム (9章)

目次

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