砂上の楼閣だな。A tower on the sand. 余りにお粗末なので、ゼロから始める。It's too poor , so start from zero/ DataCampで勉強だ。 最初はディレクトリの操作：conda環境もつまるところは、ディレクトリーとファイルの操作かもしれない。 start from pw…

バイオインフォマティクス入門の「2-20 交差検証」について勉強しよう。 評価指標に関して、G検定のテキストとはかなり大きな違いがあったので、交差検証についても何か違いがないか調べてみよう。 交差検証は、機械学習分野では、ｋ分割交差検証と呼ばれて…

G検定の勉強中に、単純だけど覚えるのに時間がかかったのが、評価指標であった。 G検定公式テキストでは、108～109ページに2. 評価指標として掲載されている。 混同行列（真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性）、正解率、適合率、再現率、F値など用語の、見た目…

PDBjがどんなものか、アクセスしてみた。日本タンパク質構造データバンク、とある。 「生体高分子の立体構造データベースを国際的に統一化されたPDBアーカイブとして運営するとともに、様々な解析ツールを提供しております。」とある。 研究者向けであるが、…

バイオインフォマティクス技術者資格の問題や内容に関して、機械学習、特にディープラーニングの内容にほとんど触れられていないのが気になったので、文献調査をして、いろいろ勉強し始めた。 しかしながら、バイオインフォマティクスや分子生物学の基礎を知…

Deep learning in bioinformatics: introduction, application, and perspective in big data eraこの論文の、最初の事例について調べてみよう。 １．Enzyme function prediction（酵素の機能の予測） この事例は、次のフルペーパーの要約である。 DEEPre: s…

昨日、平成30年度の試験問題を解いてみた。 問1から問20までは、生命科学分野で、10問正解、 問21から問40までは、情報科学分野で、12問正解であった。 このまま勉強を続ければ40問までは、合格ラインに到達できそうである。 後半の、バイオインフォマティク…

バイオインフォマティクス技術者認定試験を受けるために、学会公認のテキストを購入して勉強しているのだが、なんとなく内容が古いような気がしている。このテキストが2015年に出版されているためかなと思ったが、昨年の試験問題を見ても同様に感じた。 そこ…

MRS Communications Artificial Intelligence Prospective Deep materials informatics: Applications of deep learning in materials science Ankit Agrawal and Alok Choudhary, Northwestern University マテリアルズインフォマティクス X ディープラーニ…

この壁をぶち破らないと、仕事にならない。 それは、教師データを作ること。 Xとｙのペアだ。 データとラベルだ。 何てことないはずだ。 テキストで勉強して、簡単にできると思っていたのだが、つまづいている。 学校のテストで100点をとっても、実社会での…

さっきまで、TVでMSG（Madison Square Garden）の映像を見ていた。我こそは格闘技のナンバーワン、と称する人が何人も登場してきた。シナリオがあるのかもしれないが、魅せる力が凄い。 それを見ていて、ふと、思ったのは、自分の目標をエキスパートにおいて…

1. Kaggle： micro cource 2. Kaggle : ＊Recursion Cellular Image Classification ・train、validデータの作り方がまだわからない。画像が6枚1組で、フォルダーが階層構造になっている。 ・ファイルが大きいので、分割してトレーニングと予測をする必要が…

昨日の続きをやる予定だったが、気がのらず、昼間は休んだ。 9月2日にバイオインフォマティクス技術者認定試験の受験申込をしていたことを思い出し、こちらの勉強を少しやった。 ディープラーニング協会のG検定では、昨年、協会から、G検定の公式テキストが…

Kaggleのmicro courseと並行して、Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow written by Aurélien Géron（初版）をテキストに勉強する。 Generative Deep Learning の著者David Foster氏がF. Chollet氏のDeep Learning with Pythonとこの本…

昨日、最近作ったCNNモデルのファイルが壊れて、同じモデルの少し古いファイルをベースにして、新しいモデルに書き換えて計算したら、val_accの値が0.80から0.82に上がった。 このモデルは0.80が限界で、改善の方向が見えなくなっていただけに、小さいけど、…

Kerasのマニュアルに、次のような記述例がある。 keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999,・・・ こいうのがあると、Adam()もしくは、Adam(lr=1e-3)とするのが普通だと思うが、これは、使っているネットワークによって違ってくるというこ…

モノクロ画像を使えば花の色を変えやすいかなと試してみました。 スタイル画像は、GIMPを使って自分で作った単純なパターンである。 思うような結果が得られず、ファイルを消去してしまったので、スタイル画との対応がわからず参考にならないかもしれないが…

バラの色を自由に変えてみたいと思い、簡単な図形を作成して、効果を調べた。 思うようにはいかなかった。 今日の成果は、GIMPを使って単純なスタイル画を作れるようになったことかな。 元画像 0011 0011 0012 0012 0013 0013 0014 0014 0015 0015 0016 0016…

バラの花に適用してみよう！ 015-2と112-2は、スタイル画像を、GIMPを用いて水彩画風に変換してから適用した。 元画像 015 015-2 112 112-2 122 122-2

スタイル画像の効果がある程度わかってくると、スタイル画像自体を加工してみたくなる。スタイル画像のうち、幾何学模様が多い画像については、模様の大きさや形、色合いなどを変えてみたくなる。 スタイル画像の加工には、GIMPというソフトを入手して使って…

お気に入りの1枚なので、デフォルメしたくなかったのですが・・・。 （DeepDreamで1回使ったけどね） 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 103

懲りずにやってます。 前景が暗くてどうにもならないかなと思ったけど・・・。 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010

CNNの可視化について学習するぞ！と宣言してから、1週間くらい、DeepDreamとNeurel Style Transferで遊んでいた。 いずれも、CNNの内部で生じていることを利用していて、この遊びで、CNNの理解が少し進んだといえるかもしれない。 ということで、1週間ぶりに…

さて、これはどうでしょうか。 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 053 103

part 5は、庭園で、建物はありません。 さて、どんな画像ができるでしょうか。 なお、画像の番号は、スタイル画像の番号ですので、同じ番号の画像は、同じスタイル画像を使っていることになります。 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 103

もうやめようと思ったのですが、まだ入り口にいるだけなのに、やめてしまっては先がないと思いなおし、続けることにしました。 part 2と3では、同じターゲットに対して、スタイル画像を集めていましたが、ターゲットが変われば、合わないスタイル画像が出て…

Neural Style Transferの続きです。 part 2では、どんなスタイル画像が、どんな画像を生成するのか、よくわからなかったので、手当たり次第にスタイル画像を入力して、効果のほどを調べました。 part 3では、明るくてしっかりとした画像が得られそうな素材を…

ネットから集めた約50枚の画像を試してみました。 私のお気に入りは数枚程度しかありませんが、記録として残しています。 できれば、何回か、続けてみたいと思っています。 これが元画像でドイツに行ったときに撮影したもの。 001 002 003 004 005 006 007 0…

DeepDreamとNeural style transferで遊んでみたが、このブログを見に来られた方は、今頃何してるの、と思われたでしょうね。スマホのアプリでできるしね。 この2つのソフトで遊び始めると、DeepDreamでつくった画像をスタイルにしてNeural style transferで…

今日も遊びのつもりで、Neural style transferを学ぶ。 ゴッホの筆づかいと配色の特徴が良く表れているStarry Nightを使ったstyle transferがわかりやすい例である。 昔のPhotoshopにも似たような機能があって、遊びで使っていたことがある。非常に良くでき…