[PYTHON] GTUG Girls + PyLadiesTokyo Meetup Ich ging zum ersten maschinellen Lernen
Ich bin in meinem ersten Jahr als Bottom-Web-Programmierer immer noch ein Mädchen, aber ich war dort. Maschinelles Lernen mit Python.
Was ist PyLadies Tokyo überhaupt?
Ich bin der japanische Zweig von PyLadies Es scheint, dass VOYAGE Group, das für die Navigation in der EU bekannt ist, es jedes Mal sponsert. Also hier ist, was ich dieses Mal gegangen bin ↓ 23.02.2016 PyLadies Tokyo Meetup Nr. 9, erstes maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen war bei der Arbeit sehr beliebt, und ich ging dorthin, weil ich das Büro der VOYAGE-Gruppe sehen wollte, das für diesen Weg berühmt ist. (Lol)
Vorbereitungen
Es ist notwendig, die Anaconda-Umgebung als vorläufige Vorbereitung einzubeziehen. Python3-basierte Einstellungen für die maschinelle Lernumgebung auf dem Mac (Koexistenz mit Python2 Du solltest es so machen. Als Flow habe ich MacBook + Homebrew verwendet
** Installiere pyenv **
- Versionsverwaltungssystem wie Rubys Rbenv
brew install pyenv
Dadurch wird das Verzeichnis .pyenv in ~ abgelegt und dort versioniert.
** Anaconda installieren **
- Wenn Sie Anaconda installieren, müssen Sie Python nicht separat installieren, da es Python und eine Reihe nützlicher Tools für die numerische Berechnung enthält. Hinweis.
pyenv install anaconda3-2.5.0
Laden Sie auch die Testdaten herunter, die für dieses tiefe Lernen verwendet werden http://deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gz
Inhalt
https://github.com/PyLadiesTokyo/intro_neural_network Dies ist das Lehrmaterial zum Klonen.
git clone https://github.com/PyLadiesTokyo/intro_neural_network.git
Wechseln Sie nach dem Klonen in das Notizbuchverzeichnis und
jupyter notebook
Starten Sie Jupyter mit. localhost: 8888 wird gestartet. Also fuhr ich mit dem Inhalt der Notiz fort. Ich habe Jupyter zum ersten Mal benutzt, aber es ist praktisch. Wie schön. Inhalt
- Einfache Python-Syntax
- Wie benutzt man Jupyter?
- Machine_Learning
- Handschriftliche Zeichenerkennung mit MNIST
- Neural_Network
- Digit_Recognizer
Irgendwie konnte ich die Atmosphäre des maschinellen Lernens berühren. Da es nur die Oberseite ist, ist der Grad des Verständnisses nicht so gut. So habe ich mein erstes maschinelles Lernen gemacht. Schließlich gab es ein Beispiel für die Antwort. https://github.com/amacbee/intro_deep_learning
Es gibt auch eine Google-Studiensitzung für Ingenieurinnen. Wenn Sie möchten, treten Sie uns bitte bei. https://www.womentechmakers.com/iwd16
Zustand des Veranstaltungsortes
Viele Mädchen.
Oh! ?? !! ?? Irgendwie bei Bewusstsein? ??
Beeindruckend! !! !! !! Das Schiff verstehe ich nicht! !!
Ich konnte kostenlos trinken!
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