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起業したばかりの会社で働くUnityエンジニア。基本物事に興味がない。興味を持てる物を…

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起業したばかりの会社で働くUnityエンジニア。基本物事に興味がない。興味を持てる物を求めている。

  • 機械学習習得に向けて

    仕事に使える技術や趣味的利用といったところまでもっていくための過程の備忘録

機械学習の学習経過・4

前回の記事からだいたい１ヶ月経過した。 ※今回は機械学習の勉強はしてません。 そう。MacBookが届いたのである。（注文してからおよそ１ヶ月後） すぐさまではなかったけども、iCloudやら何やらの設定をし XCode、Unity、機械学習用にHomebrew経由でminicondaなど諸々インストールし、先代のMacと同じように学習ができる環境が整ったハズであった・・ 環境を構築し jupyter notebook と打ったところで、Google Colabora

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    • 機械学習の学習経過・３

      前回記事から４ヶ月が経った。 まだ機械学習の勉強は完了してない。大きな問題が発生したからである。 その現状をとりあえず綴ろうと思う。 勉強は大きく進んではいない。当面の目標は画像認識だったので、ネットの記事を闇雲に検索するよりもまずは基本でもチュートリアルでもやってみることが良さそうだ、馴染まなければと思い、とあるサイトで基礎を勉強しようとしていた。codExaというサイトである。 ・Numpy 入門（前回時点で受講済み ・Pandas 入門（前回時点で受講済み ・Mat

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      • 機械学習の学習経過・２

        昨日から再開しようとした機械学習。 継続は力なり、ということでこの連休はちゃんと何かを見てみることに。 Unityで動くサンプルのいずれも「学習済みモデル」というものを利用しているのでそこを差し替えることで挙動が変わることは想像できる。 手書き文字認識の認識対象が数値のみ（MNIST）なのでそれを違うモデルにすることでアルファベット、日本語を認識できるのでは？と考察。 ただ入力フォーマットは同一か？戻り値の型は何なのか？など、学習済みモデルの設計？内容によって違いがあると

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        • 機械学習をはじめたい

          Unityのエンジニアをしているが将来的に必要な知見、技術を学ぶ必要があると感じ、機械学習について学ぼうと思い始めて１年。気持ちだけで行動がついてこず今に至る。 これではまずいと思うのだがそもそも「何から手をつければ勉強になるのかがわからない」という状況なので過程でもメモしていこうと思った次第である。 とりあえずこの時点でやっていることは ・Unityでの基礎、Unity ML-Agentsのサンプル。「3DBall」の作りを眺めて見る。 ・Onnx Runtimeを用いて

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