Mathematicaで機械学習してみた
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自己紹介岩淵 勇樹(物智、 butchi_y )フラクタル好き数学好き、だけど統計は苦手Mathematica 愛好者(「 Mathematica Advent Calendar 2015 」を作るなど貢献)
Mathematica の機械学習用関数ClassifyPredict
: 分類器をつくる関数: 分類ではなく具体値を推測
出典 : http://library.wolfram.com/infocenter/Conferences/92
80/
概略1. ASCII 文字一覧取得2. Mac の内蔵フォント一覧を Web 上の資料からスクレイピング3. 文字それぞれをキーにしたレンダリング文字画像を連想配列化4. その連想配列を元に Classify5. 内蔵でないフォントでの認識率の表をプロット
分類器を作るAssociation[ Table[alphabet -> getGrapicLi[alphabet], {alphabet, asciiLi}]]recognize=Classify[assoc]
← 学習に必要な記述はこれだけ
分類メソッドはオプションで選べる(例 : Classify[assoc, Method -> “NeuralNetwork”] )"LogisticRegression”特徴の線形結合からの確率を使って分類する"Markov" 特徴文字列の Markov モデルを使って分類する"NaiveBayes" 特徴の確率的独立を仮定して分類する"NearestNeighbors" 最近傍の例を使って分類する"NeuralNetwork" 人口の神経回路網を使って分類する"RandomForest” Breimanおよび Cutler の決定木の集合を使って分類する"SupportVectorMachine" サポートベクトルマシンを使って分類する
重要な疑問で、 Mathematica でディープラーニングできるの?→そんな便利な関数ないです実は Wolfram 社自体、そんなディープラーニング押ししてないでも、関数は充実しているので、うまく実装さえすれば…
統計FindDistributionFindFormula
ビッグデータSocialMediaData ( Facebook, Twitterなど)
コンピュータビジョンImageCorrespondingPointsEdgeDetect
組み込み済分類器TextRecognizeImageIdentifyFindFaces
Image Identification Projecthttps://www.imageidentify.com/
Webへの展開APIFunction
◦Wolfram言語プログラムの API 化CloudDeploy
◦API のデプロイ◦wolframcloud.com 配下のランダム URL で即公開
CreateDatabin◦データベース
Wolfram|Alphahttps://www.wolframalpha.com/