お惚け老人も学べば立派になれるかもなGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ全１２ユニットの第７回です。Google様の機械翻訳の向上に期待をもった前回、しかし今回みるとそれは気のせいだったみたい。しかし、英語と日本語の切り替え楽になってないかい？今まで気づいてなかっただけ？ “AIの片隅で(65) Google様の機械学習集中講座、ニューラルネットワーク” の続きを読む
AIの片隅で(65) Google様の機械学習集中講座、ニューラルネットワーク
AIの片隅で(64) Google様の機械学習集中講座、データセット、一般化、過学習
お惚け老人も学べば立派になれるかもなGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ全１２ユニットの第６回です。クラッシュ・コースと言われながらもチンタラやっていることが発覚。なんだかいつもとメニューバーの付近、違うんでないの？なまけている間にもGoogle様の翻訳が「進化」してるのか？ “AIの片隅で(64) Google様の機械学習集中講座、データセット、一般化、過学習” の続きを読む
AIの片隅で(63) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、カテゴリカルデータの操作
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ、全１２ユニットの第５回です。今回は「カテゴリカルデータの操作」とな。目標５０分。クラッシュ・コースながら、集中力のづづかぬ老人は休み休み練習。機械翻訳の日本語解説文も鼻につきます。言い訳か？ “AIの片隅で(63) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、カテゴリカルデータの操作” の続きを読む
AIの片隅で(62) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、数値データの操作
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ、全１２ユニットの第４回です。今回は「数値データの操作」とな。目標８５分です。前回、機械翻訳の日本語に翻弄されたので、疑いの目で読むと、疑わしい箇所頻出。でも英語には切り替えず。最近英語読む気力無。
AIの片隅で(61) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、用語の日本語訳に混乱する
お惚け老人も学べば立派になれるかものGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ、全１２ユニットの第３回です。今回は「分類」とな。目標７０分です。前回は目標時間の半分くらいで通過できましたが、今回はチト難航。Google様の機械翻訳にも攪乱あり？一定しない用語の翻訳に翻弄される？ “AIの片隅で(61) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、用語の日本語訳に混乱する” の続きを読む
AIの片隅で(60) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、ロジスティック回帰
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ、全１２ユニットの第２回です。「ロジスティック回帰」とな。前回の「線形回帰」目標７０分と言いながら結構時間かかった記憶。今回は３５分です。半分、ホントか。でもやってみたらもっと短い。大丈夫か？
AIの片隅で(59) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、MLモデルその１
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ、全１２ユニットの第１回です。「線形回帰」とな。線形回帰くらい知ってら、と思うと勾配をウエイト、切片をバイアス、誤差をロスと言い換えればなんかAIやってる感がマシマシ。実際は勾配降下法の学習。
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AIの片隅で(58) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座への道
お惚け老人もこれを学べば立派な人になれるような気がする（気がするだけです）Google様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶべし、とてページを開いているのです。強制はされないものの、「受講」のおすすめの順番的なものはありです。なるべく開講者の意図にそえるよう受講してみることにいたしました。 “AIの片隅で(58) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座への道” の続きを読む
AIの片隅で(57) 何をいまさらGoogle Colaboratoryの練習、その２
その気は無かったのですが、久しぶりにGoogle様のTensorflowに触りて～（使うというレベルには至る欲望なし）ということで、まずは前準備の前準備中です。Google Colaboratoryで機械学習のチュートリアルをやりて～と。しかしそれにもさらに要前準備。今回はColab上で pandas の練習。
AIの片隅で(56) 何をいまさらGoogle Colaboratoryの練習？
信号処理の別件シリーズで、いつの間にかAIっぽいところに迷い込んでました。Tensorflowを使って学習済のLenet使って練習。こういうの久しぶりやな～。またやってみるかいな。でもGPU使えるようなマシンは無いし。。。いやGoogle Colaboratoryにお願いすれば同じようなことは出来るんでないの？
手習ひデジタル信号処理(173) Scilab、{IPCV}、Lenetのパラメータの表示
ScilabのIPCV「ツールボックス」の関数を練習中。前回から「Deep Learning」突入、ありがちな「手書き文字認識」(モデルはLenet-5）ができることを確認済。今回は御供の関数どもを使って、モデルのパラメータの様子などをビジュアライズ？いつものようにHelp例がそのまま動くと思うなよ、と。トホホ。
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手習ひデジタル信号処理(172) Scilab、{IPCV}、Deep Learning？
ScilabのIPCV「ツールボックス」に含まれる関数を練習中。今回は「Deep Learning」デス。おっと、IPCVはAI分野にも触手を伸ばしていたのね。でもま、今となっては古典的なDeep Learningのそのまた入口のHello World的な部分。古文漢文的な？教養だけれど試験にはでない？
AIの片隅で(55) Googleの生成AI、Gemini、tcl言語を教えて
別シリーズにて何十年かぶりで tcl 言語に触りました。遥か昔に tcl にはお世話になった気がしますが、ウン十年ぶりっす。忘却力の年寄は何も覚えておりませぬ。そこでソフトは何でもお得意のGemini様に教えていただくことにいたしました。Gemini様のご指導よろしく、思い出した？まだまだだけれども。
AIの片隅で(54) Googleの生成AI、Gemini、不安定と判定される伝達関数？
制御工学素人の老人が別シリーズで古典制御の計算などしているので、ついGemini様に問いかけました。『ナイキストの安定判別方法で不安定と判定される伝達関数を１例あげてください』と。例によってGimini様は自信満々にご回答。でもなんだか変でないかい？安定と不安定と両方尋ねたのに参照しているグラフは同じ？なんでだ～。
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