Что я сделал сегодня и примечания:
- Прослушал несколько лекций Udacity
- Получил первое задание (не MNIST)
- Установил питон3, пип3, юпитер.
- brew установить python3 && brew установить pip3 && sudo pip3 установить jupyter
- Установлен тензорфлоу
- Запустил tensorflow, привет, мир
- Запустил jupyter, чтобы служить примером udacity
- [Случайная мысль] Возможно, есть способ курировать большие выборки данных, чтобы найти/создать канонические молекулы данных. Например. в наборе данных MNIST могут быть примеры, которые «канонически» являются классами, которые мы пытаемся представить. И/или мы могли бы создать канонические примеры. По сути, это то, чем является классификатор, но это способ абстрагирования промежуточного шага, о котором будет интересно подумать в будущем. В общем, математики и компьютерщики плохо разбираются в этих промежуточных шагах, так что здесь я могу внести свой вклад.
- Первое «задание» программы глубокого обучения UDacity довольно сложно выполнить, так как оно требует от меня знаний некоторых вещей, которых я не знаю (например, как использовать IPython и matplotlib. Сейчас изучаю их (тьфу).
- Одно замечание — первое задание требует, чтобы у вас был установлен PIL. Если вы столкнулись с ошибкой, сообщающей, что у вас нет PIL, проверьте эту ссылку stackoverflow.
- Вот ссылка на matplotlib
- Сделал базовый сюжет, используя matplotlib
Ссылки на сегодня:
