ディープラーニング入門_2025

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ディープラーニング入門_2025 [2025/03/19 18:30] – suikouディープラーニング入門_2025 [2025/05/28 03:40] (現在) – suikou
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 +
 +#### 解答例
 +
 +1．
 +
 +```
 +f = open("3-eDNA.fq","r")
 +data = f.read()
 +mylist = data.split("\n") #プログラミングの分野では"\n"が改行文字を意味する
 +cnt = 0
 +for line in mylist:
 +  cnt = cnt + 1
 +print((cnt - 1)/4) #最後の改行後の1行を削って、4行で1リードなので4で割ったものがリード数
 +```
 +
 +2．
 +
 +```
 +f = open("3-eDNA.fq","r")
 +data = f.read()
 +mylist = data.split("\n") #プログラミングの分野では"\n"が改行文字を意味する
 +cnt = 0
 +total = 0
 +for line in mylist:
 +  cnt = cnt + 1
 +  if cnt % 4 == 2: #2行目のみ下記の処理を行いたい
 +    total = total + len(line) #2行目のシーケンスデータの文字列長(=塩基数)をtotal変数に加算する
 +print((cnt - 1)/4) #最後の改行後の1行を削って、4行で1リードなので4で割ったものがリード数
 +print(total/((cnt - 1)/4)) #合計塩基数をリード数で割ると平均リード長になる
 +```
  
 ## Day 3 (2025/03/24?) ## Day 3 (2025/03/24?)
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 クラス、インスタンス、モジュール、Colabのランタイム変更、手書き数字の認識 クラス、インスタンス、モジュール、Colabのランタイム変更、手書き数字の認識
  
-[[https://colab.research.google.com/|Google Colab]]で「手書き文字を認識するプログラムを書いて」と入力してAIにコードを生成してみてもらいましょう。+[[https://colab.research.google.com/|Google Colab]]で「手書き文字を認識するプログラムを書いて」と入力してAIにコードを生成してもらいましょう。
  
 ### コメント ### コメント
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 [[https://www.javadrive.jp/python/userfunc/index5.html#google_vignette]] [[https://www.javadrive.jp/python/userfunc/index5.html#google_vignette]]
 +
 +### 値渡しと参照渡し
 +
 +[[https://zenn.dev/yutabeee/articles/3512fe4001d8d3]]
  
 ### クラス、インスタンス ### クラス、インスタンス
行 213: 行 247:
 ### 練習問題3-1 ### 練習問題3-1
  
-`'Hello.\n'` ではなくて、「初期化時に指定された文字列＋何回呼び出されたか」を文字列で返す新しいクラス SayCount を定義してください。+``` 
 +A) `'Hello.\n'` ではなくて、readline("xxx")と呼び出すと、`'Hello xxx.\n'`という文字列を返すメソッドに変更してください。 
 +B) 初期化するときにHelloForEver('ようこそ')として初期化された場合、readline("xxx")と呼び出すと、`'ようこそ xxx.\n'`という文字列を返すようにクラスを変更してください。また、何も指定しないで初期化された場合は`'Hello xxx.\n'`のままにしてください。 
 +```
  
 ### モジュール ### モジュール
行 219: 行 256:
 [[https://qiita.com/niwaka_dev/items/6e3d9ff6d797243c77c3]] [[https://qiita.com/niwaka_dev/items/6e3d9ff6d797243c77c3]]
  
 +### 練習問題3-2
 +
 +先ほどのHelloForEverクラスをhello.pyファイルとして保存して、Google Colabにアップロードし、自作helloモジュールをimportで読み込んで、適当な引数で初期化して使ってみる。
 +
 +### 手書き文字認識
 +
 +```
 +# prompt: 手書き文字を認識するプログラムを書いて
 +
 +!pip install tensorflow
 +!pip install keras
 +!pip install pillow
 +
 +import tensorflow as tf
 +from tensorflow import keras
 +from tensorflow.keras import layers
 +from PIL import Image
 +import numpy as np
 +
 +# MNISTデータセットをロード
 +(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
 +
 +# データの前処理
 +x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
 +x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
 +y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
 +y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
 +
 +# モデルの構築
 +model = keras.Sequential([
 +    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
 +    layers.Dense(128, activation='relu'),
 +    layers.Dense(10, activation='softmax')
 +])
 +
 +# モデルのコンパイル
 +model.compile(optimizer='adam',
 +              loss='categorical_crossentropy',
 +              metrics=['accuracy'])
 +
 +# モデルの学習
 +model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
 +
 +# モデルの評価
 +test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
 +print('Test accuracy:', test_acc)
 +
 +# 手書き文字の認識
 +def recognize_handwritten_digit(image_path):
 +  img = Image.open(image_path).convert('L').resize((28, 28))
 +  img_array = np.array(img)
 +  img_array = img_array.astype('float32') / 255.0
 +  img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
 +  prediction = model.predict(img_array)
 +  digit = np.argmax(prediction)
 +  return digit
 +
 +# 手書き文字画像のパスを指定して認識
 +image_path = 'path/to/your/handwritten_digit.png'  # 手書き文字画像のパスに置き換えてください
 +recognized_digit = recognize_handwritten_digit(image_path)
 +print('Recognized digit:', recognized_digit)
 +```
 +
 +{{:pasted:20250320-165737.png}}
 +
 +Mac用のペイントソフト: [[https://paintbrush.sourceforge.io/downloads/|Paintbrush]]
 +
 +{{2.png}}
 +
 +手書き文字は黒字に白文字で書くこと！
 +
 +### Colabのランタイム変更
 +
 +[[https://qiita.com/skillup_ai/items/7fa5359330a6c572d7ce#3tensorflow%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E6%96%B9%E6%B3%95]]
 +
 +参考：T4のGPUカードのお値段
 +
 +{{:pasted:20250319-191452.png}}
 +
 +### 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
 +
 +動物の脳が光情報を処理するメカニズム　[[https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A6%96%E8%A6%9A%E9%87%8E]]
 +
 +CNNについて [[https://tech.nkhn37.net/tensorflow-keras-cnn-basic-mnist/]], [[https://ndk.co.jp/wp-content/uploads/2023/08/tp_20230810-2.pdf]]
 +
 +### 最終課題
 +
 +CNNを利用して手書き文字を認識するプログラムを作る。いくつか手書き文字を作成し、実際の正答率を調べてみる。
  
  • ディープラーニング入門_2025.1742409029.txt.gz
  • 最終更新: 2025/03/19 18:30
  • by suikou